АННОТАЦИЯ 3
ВВЕДЕНИЕ 5
1. Анализ предметной области 8
1.1 Анализ области мобильных приложений 8
1.2 Анализ проблематики создания приложений для стилизации графического контента 10
1.3 Анализ и обоснование выбора технологий и инструментов разработки12
1.4 Техническое задание на разработку приложения 14
2. Создание приложения 16
2.1 Проектирование информационного хранилища данных 16
2.2 Выбор и реализация алгоритмов стилизации изображений 19
2.3 Разработка внешнего оформления мобильного приложения 25
3. Тестирование мобильного приложения 28
3.1 Тестирование пользовательского интерфейса 28
3.2 Тестирование функциональных элементов приложения 29
ЗАКЛЮЧЕНИЕ 30
СПИСОК ИСПОЛЬЗОВАННЫХ ИСТОЧНИКОВ 33
ПРИЛОЖЕНИЯ
Листинг кода 1. Реализация базы данных в коде
Листинг кода 2. Реализация хранилища Storage
Листинг кода 3. Функция transformImage()
Листинг кода 4. Вспомогательная функция pixelBuffer()
Листинг кода 5. Сеанс камеры
Листинг кода 6. Запуск модели ML
Листинг кода 7. setupUI()
Листинг кода 8. Стилизация кнопок
Цель работы - создать мобильное приложение, использующее стилизацию изображений при помощи нейронных сетей. Это может быть использовано для развития творческих способностей у детей, поддержки формирования творческих навыков, ознакомление со стилями живописи, развитие мелкой моторики у детей.
Для достижения цели были определены следующие задачи:
1. Проанализировать предметную область и аналогичные приложения.
2. Изучить область нейросетевых технологий, связанных с стилизаций изображений.
3. Выбрать методику разработки и интеграции нейросетей в мобильное приложение.
4. Составить техническое задание и спланировать ход разработки.
5. Выбрать средства реализации для достижения поставленной цели.
6. Спроектировать мобильное приложение, создать базы данных.
7. Провести тестирование и отладку кода.
Объект исследования – разработка мобильного приложения.
Предмет исследования – процесс разработки мобильного приложения по стилизации изображений. с использованием нейросетей.
Процесс разработки мобильного приложения заключается в следующем:
1. Изучение и анализ предметной области.
2. Планирование хода разработки и составление технического задания.
3. Проектирование программного продукта, построение диаграмм, создание базы данных;
4. Выбор средств реализации для достижения поставленной цели.
5. Написание кода программы.
6. Тестирование и отладка кода.
Войти
в кабинет
в кабинет
' .
Пролистайте материалы и убедитесь в качестве
Разработка мобильного приложения по стилизации изображений с помощью нейросетевых технологий #9103835
Артикул: 9103835
- Предмет: Программирование
- Уникальность: 73% (Антиплагиат.ВУЗ)
- Разместил(-а): 185 Рамиль в 2021 году
- Количество страниц: 45
- Формат файла: docx
- Последняя покупка: 13.03.2023
1 999p.
1. Архитектурные паттерны в IOS [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/badoo/blog/281162/ (дата обращения: 14.02.2021).
2. Базовая фильтрация изображений с помощью Core Image [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.hackingwithswift.com/books/ios-swiftui/basic-image-filtering- using-core-image (дата обращения: 10.03.2021).
3. Виды мобильных приложений по сложности [Электронный ресурс].
–Режим доступа: https://cloudgroup.pro/vidy-mobilnyh-prilozhenij-po-klassam- i-slozhnosti/ (дата обращения: 02.02.2021).
4. Выбор платформы для разработки мобильных приложений [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.microsoft.com/ru- ru/azure/developer/mobile-apps/choose-mobile-framework (дата обращения: 02.03.2021).
5. Документация IOS Firebase [Электронный ресурс]. –Режим доступа: https://firebase.google.com/docs/ios/setup (дата обращения: 02.03.2021).
6. Как нейросети и машинное обучение используются в мобильных устройствах и приложениях. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.likeni.ru/analytics/kak-neyroseti-i-mashinnoe-obuchenie- ispolzuyutsya-v-mobilnykh-ustroystvakh-i-prilozheniyakh/ (дата обращения: 10.01.2021).
7. Класс CIContext [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/documentation/coreimage/cicontext(дата обращения: 10.03.2021).
8. Метод экземпляра createCGImage [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/documentation/coreimage/cicontext/1437784- createcgimage (дата обращения: 11.03.2021).
9. Мобильное приложение [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
https://www.calltouch.ru/glossary/chto-takoe-mobilnoe-prilozhenie-i-zachem- ono-mozhet-potrebovatsya/ (дата обращения: 08.01.2021).
10. Начало работы с аутентификацией под IOS [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://code.tutsplus.com/ru/tutorials/get-started-with-firebase- authentication-for-ios--cms-29227 (дата обращения: 04.03.2021).
11. Начало работы с хранилищем Firebase для IOS [Электронный ресурс].
– Режим доступа: https://code.tutsplus.com/ru/tutorials/get-started-with- firebase-storage-for-ios--cms-30203 (дата обращения: 06.03.2021).
12. Реализуем машинное обучение на IOS устройстве [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/otus/blog/513186/ (дата обращения: 02.02.2021).
13. Руководство по CoreML и. Vision [Электронный ресурс]. –Режим доступа: https://swiftbook.ru/post/tutorials/guide-coreml-and-vision/ (дата обращения: 02.02.2021).
14. Создание приложения для обмена фотографиями [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.makeschool.com/mediabook/oa/tracks/build-ios-apps/build-a- photo-sharing-app/setting-up-firebase/ (дата обращения: 08.03.2021).
15. Стилизация изображений [Электронный ресурс]. –Режим доступа: https://tproger.ru/translations/neural-style-transfer-using-tf-keras/ (дата обращения: 02.03.2021).
16. Фреймворк Vision [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/documentation/vision (дата обращения: 01.02.2021).
17. AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/documentation/avfoundation/avcapturevideodataout putsamplebufferdelegate (дата обращения: 04.02.2021).
18. AVFoundation [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/av-foundation/ (дата обращения: 02.03.2021).
19. Cocoapods [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cocoapods.org/ (дата обращения: 02.02.2021).
20. Core Image [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/documentation/coreimage (дата обращения: 08.03.2021).
21. Core ML [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/documentation/coreml (дата обращения: 02.02.2021).
22. Create ML [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/machine-learning/create-ml/ (дата обращения: 02.02.2021).
23. MSQRD [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://msqrd.ru.uptodown.com/android (дата обращения: 06.02.2021).
24. Prisma [Электронный ресурс]. –Режим доступа: https://prisma-ai.com/ (дата обращения: 02.03.2021).
25. Snapchat [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.snapchat.com/ (дата обращения: 06.02.2021).
26. SoundHound [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.soundhound.com/ (дата обращения: 06.02.2021).
2. Базовая фильтрация изображений с помощью Core Image [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.hackingwithswift.com/books/ios-swiftui/basic-image-filtering- using-core-image (дата обращения: 10.03.2021).
3. Виды мобильных приложений по сложности [Электронный ресурс].
–Режим доступа: https://cloudgroup.pro/vidy-mobilnyh-prilozhenij-po-klassam- i-slozhnosti/ (дата обращения: 02.02.2021).
4. Выбор платформы для разработки мобильных приложений [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://docs.microsoft.com/ru- ru/azure/developer/mobile-apps/choose-mobile-framework (дата обращения: 02.03.2021).
5. Документация IOS Firebase [Электронный ресурс]. –Режим доступа: https://firebase.google.com/docs/ios/setup (дата обращения: 02.03.2021).
6. Как нейросети и машинное обучение используются в мобильных устройствах и приложениях. [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.likeni.ru/analytics/kak-neyroseti-i-mashinnoe-obuchenie- ispolzuyutsya-v-mobilnykh-ustroystvakh-i-prilozheniyakh/ (дата обращения: 10.01.2021).
7. Класс CIContext [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/documentation/coreimage/cicontext(дата обращения: 10.03.2021).
8. Метод экземпляра createCGImage [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/documentation/coreimage/cicontext/1437784- createcgimage (дата обращения: 11.03.2021).
9. Мобильное приложение [Электронный ресурс]. – Режим доступа:
https://www.calltouch.ru/glossary/chto-takoe-mobilnoe-prilozhenie-i-zachem- ono-mozhet-potrebovatsya/ (дата обращения: 08.01.2021).
10. Начало работы с аутентификацией под IOS [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://code.tutsplus.com/ru/tutorials/get-started-with-firebase- authentication-for-ios--cms-29227 (дата обращения: 04.03.2021).
11. Начало работы с хранилищем Firebase для IOS [Электронный ресурс].
– Режим доступа: https://code.tutsplus.com/ru/tutorials/get-started-with- firebase-storage-for-ios--cms-30203 (дата обращения: 06.03.2021).
12. Реализуем машинное обучение на IOS устройстве [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://habr.com/ru/company/otus/blog/513186/ (дата обращения: 02.02.2021).
13. Руководство по CoreML и. Vision [Электронный ресурс]. –Режим доступа: https://swiftbook.ru/post/tutorials/guide-coreml-and-vision/ (дата обращения: 02.02.2021).
14. Создание приложения для обмена фотографиями [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.makeschool.com/mediabook/oa/tracks/build-ios-apps/build-a- photo-sharing-app/setting-up-firebase/ (дата обращения: 08.03.2021).
15. Стилизация изображений [Электронный ресурс]. –Режим доступа: https://tproger.ru/translations/neural-style-transfer-using-tf-keras/ (дата обращения: 02.03.2021).
16. Фреймворк Vision [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/documentation/vision (дата обращения: 01.02.2021).
17. AVCaptureVideoDataOutputSampleBufferDelegate [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/documentation/avfoundation/avcapturevideodataout putsamplebufferdelegate (дата обращения: 04.02.2021).
18. AVFoundation [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/av-foundation/ (дата обращения: 02.03.2021).
19. Cocoapods [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://cocoapods.org/ (дата обращения: 02.02.2021).
20. Core Image [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/documentation/coreimage (дата обращения: 08.03.2021).
21. Core ML [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/documentation/coreml (дата обращения: 02.02.2021).
22. Create ML [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://developer.apple.com/machine-learning/create-ml/ (дата обращения: 02.02.2021).
23. MSQRD [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://msqrd.ru.uptodown.com/android (дата обращения: 06.02.2021).
24. Prisma [Электронный ресурс]. –Режим доступа: https://prisma-ai.com/ (дата обращения: 02.03.2021).
25. Snapchat [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.snapchat.com/ (дата обращения: 06.02.2021).
26. SoundHound [Электронный ресурс]. – Режим доступа: https://www.soundhound.com/ (дата обращения: 06.02.2021).
Материалы, размещаемые в каталоге, с согласия автора, могут использоваться только в качестве дополнительного инструмента для решения имеющихся у вас задач,
сбора информации и источников, содержащих стороннее мнение по вопросу, его оценку, но не являются готовым решением.
Пользователь вправе по собственному усмотрению перерабатывать материалы, создавать производные произведения,
соглашаться или не соглашаться с выводами, предложенными автором, с его позицией.
| Тема: | Разработка мобильного приложения по стилизации изображений с помощью нейросетевых технологий |
| Артикул: | 9103835 |
| Дата написания: | 27.04.2021 |
| Тип работы: | Дипломная работа |
| Предмет: | Программирование |
| Оригинальность: | Антиплагиат.ВУЗ — 73% |
| Количество страниц: | 45 |
Скрин проверки АП.ВУЗ приложен на последней странице.
В работе нет приложения, только листинг программы
В работе нет приложения, только листинг программы
Файлы артикула: Разработка мобильного приложения по стилизации изображений с помощью нейросетевых технологий по предмету программирование
Пролистайте "Разработка мобильного приложения по стилизации изображений с помощью нейросетевых технологий" и убедитесь в качестве
После покупки артикул автоматически будет удален с сайта до 21.02.2025
Посмотреть остальные страницы ▼
Честный антиплагиат!
Уникальность работы — 73% (оригинальный текст + цитирования, без учета списка литературы и приложений), приведена по системе Антиплагиат.ВУЗ на момент её написания и могла со временем снизиться. Мы понимаем, что это важно для вас, поэтому сразу после оплаты вы сможете бесплатно поднять её. При этом текст и форматирование в работе останутся прежними.
Гарантируем возврат денег!
Качество каждой готовой работы, представленной в каталоге, проверено и соответствует описанию. В случае обоснованных претензий мы гарантируем возврат денег в течение 24 часов.
Утром сдавать, а работа еще не написана?
Через 30 секунд после оплаты вы скачаете эту работу!
Сегодня уже купили 69 работ. Успей и ты забрать свою пока это не сделал кто-то другой!
ПРЕДЫДУЩАЯ РАБОТА
Разработка платформы для сетевого представления базы знаний на примере Task-менеджера
СЛЕДУЮЩАЯ РАБОТА
Особенности психолого-педагогической диагностики нарушений развития у детей