Розробка застосунку для розпізнавання математичних формул засобами згорткових нейронних мереж

Abstract

Кваліфікаційна робота присвячена розробці мобільного застосунку розпізнавання рукописних математичних формул із застосуванням згорткових нейромереж. У першому розділі проведено аналіз предметної області, що включає дослідження існуючих аналогів та наукової літератури.. Другий розділ присвячено теоретичній частині, яка включає в себе опис роботи архітектури YOLOv5, теоретичні відомості про згорткові нейронні мережі і огляд набору даних, котрий використовується при проведенні дослідження. Також міститься аналіз функціональних та нефункціональних вимог та проектування архітектури застосунку за допомогою використання діаграми компонентів. Описані програмні засоби, як застосовуються. Четвертий розділ присвячено реалізації застосунку. Описано процес розмітки наборів даних, кінцевий пакет файлів після обробки зображень, архітектура попередньої моделі YOLOv5та інтерфейс взаємодії з користувачем. Наведено процес функціонального тестування реалізованої розробки, тестування нейронних мереж та експерименти щодо навчання нейронних мереж. У четвертому розділі розглянуто важливі питання безпеки життєдіяльності та основ охорони праці. Thesis deals with the development of a mobile application for recognition of handwritten mathematical formulas using convolutional neural networks. In the first chapter, an analysis of the subject area is carried out, which includes the study of existing analogues and scientific literature. The second section is devoted to the theoretical part, which includes a description of the YOLOv5 architecture, theoretical information about convolutional neural networks and an overview of the data set used in the research. Also includes functional and non-functional requirements analysis and application architecture design using a component diagram. Software tools are described as they are used. The fourth section is devoted to application implementation. The dataset markup process, the final file package after image processing, the architecture of the YOLOv5 pre-model, and the user interface are described. The process of functional testing of the implemented development, testing of neural networks and experiments on learning neural networks are presented. The fourth chapter deals with important issues of life safety and the basics of labor protection.