Березький М. О. Нечіткі метрики у системах комп’ютерного зору

Березький М.О. Нечіткі метрики у системах комп’ютерного зору. – Кваліфікаційна наукова праця на правах рукопису. Дисертація на здобуття наукового ступеня доктора філософії за спеціальністю 122 «Комп’ютерні науки» – Національний університет «Львівська політехніка», Львів, 2026. Дисертаційне дослідження присвячене розробленню нових та вдосконаленню існуючих метрик для порівняння зображень на середньому та високому рівнях комп’ютерного зору. Основна частина роботи включає вступ, п’ять розділів та висновки. У вступі розглянуто актуальність наукової проблеми, сформульовано мету і завдання дослідження, визначено об’єкт та предмет досліджень, відображено основні наукові результати, виділено наукову новизну та практичне значення наукового дослідження. У першому розділі проведено аналіз систем комп’ютерного зору, існуючих метрик для порівняння зображень, програмних засобів оцінки подібності зображень. - Проведено детальний аналіз систем комп’ютерного зору, проаналізовано три рівні комп’ютерного зору: низький, середній та високий. Показано, що на кожному рівні є актуальною задача оцінки подібності зображень на основі метрик. - Проаналізовано відомі метрики на низькому, середньому та високому рівнях. Обґрунтовано застосування метрик Фреше, Гаусдорфа, Громова–Фреше, Громова–Гаусдорфа на середньому рівні комп’ютерного зору. - Виявлено потребу у розробці нечітких метрик Фреше, Гаусдорфа та їх комбінацій для порівняння зображень в заданих діапазонах. - Проаналізовано програмні засоби оцінки подібності зображень на кожному рівні комп’ютерного зору. У другому розділі проаналізовано нечітку метрику Фреше, дискретну метрику Фреше та розроблено нечітку дискретну метрику Фреше. Також розроблено метод порівняння зображень на основі нечіткої дискретної метрики Фреше. Третій розділ присвячений нечіткій метриці Гаусдорфа. Проаналізована нечітка метрика Гаусдорфа, розроблені алгоритми обчислення нечіткої дискретної відстані Гаусдорфа. Також зроблено оцінку обчислювальної складності алгоритмів дискретної відстані Гаусдорфа та нечіткої дискретної відстані Гаусдорфа. Розроблено метод порівняння зображень на основі нечітких дискретних метрик Фреше та Гаусдорфа. У четвертому розділі проаналізовані метрики IS (Inception Score) і FID (Fréchet Inception Distance). Розроблена комбінована метрика на основі метрик IS і FID для оцінки якості синтезованих зображень. У п’ятому розділі спроектований та реалізований програмний модуль порівняння зображень на основі метрик. Проведені комп’ютерні експерименти для метрик Фреше, Гаусдорфа, Громова–Фреше, Громова–Гаусдорфа, нечіткої дискретної метрики Фреше, нечіткої метрики Гаусдорфа та комбінованої нечіткої метрики Фреше та Гаусдорфа для опуклих та неопуклих полігонів. Також проведені комп’ютерні експерименти для порівняння синтезованих біомедичних зображень для метрик FID, IS. Основні результати дисертації опубліковано у 17 працях, зокрема: сім статей – у наукових фахових періодичних виданнях України (одна із них входить до наукометричної бази Scopus, дві з них входять до наукометричної бази Web of Science); 1 стаття у науковому періодичному виданні іншої держави (яка включена до науко-метричних баз Scopus та Web of Science, Q1); сім публікацій – у матеріалах міжнародних та всеукраїнських наукових, науково-технічних конференцій (три із них входять до наукометричної бази Scopus); одне свідоцтво про реєстрацію авторського права на твір, один препринт.