Nuotraukų kokybės vertinimo sistema (Temos vadovas: Asist. dr. Andrius Vytautas Misiukas Misiūnas)
Photo quality assessment system (Topic supervisor: Asist. dr. Andrius Vytautas Misiukas Misiūnas)
Temos nr.: 57
Tema pateikta svarstymui: 2025-09-10 12:24:04
Patvirtinta skelbimui: 2025-09-25
Temos aprašas lietuvių kalba:
Šiame darbe planuojama sukurti internetinę programą pavadinimu „Smart Photo Culling Assistant“ „React“ karkase, kuri padės greitai atrinkti nuotraukas po fotografavimo. Programa automatiškai grupuos panašius kadrus į serijas, ras ir pažymės dublikatus bei patikrins vaizdo kokybę – ryškumą, suliejimą, ekspoziciją. Be to, sistema nuotraukose aptiks veidus ir tai, ar akys atmerktos, kad grupinėse nuotraukose būtų išvengta „blogų“ kadrų. Vartotojai galės peržiūrėti rezultatus patogioje sąsajoje ir greitai pasirinkti tik geriausius kadrus. Tyrimo dalyje bus lyginami skirtingi dublikatų paieškos, kokybės vertinimo ir akių būklės nustatymo algoritmai, kad galėčiau nustatyti geriausiai tinkamus.
Darbo tikslas: sukurti informacinę sistemą, kuri padėtų vartotojams atsirinkti geriausias nuotraukas savo nuotraukų archyve. Darbo uždaviai: 1) Išanalizuoti mokslinę literatūrą, aprašančią nuotraukų kokybės įvertinimą, 2) Surinkti duomenis, padedančius įvertinti nuotraukų kokybę, esant poreikiui išskirti požymius, 3) Atlikti eksperimentus su pasirinktais algoritmais, 4) Suprojektuoti ir įgyvendinti taikomąją programą ar internetinę informacinę sistemą, kur būtų taikomi ištirti algoritmai.
Galimi šaltiniai: 1. https://www.researchgate.net/publication/259742703_PhotoCluster_A_Multi-clustering_Technique_For_Near-duplicate_Detection_In_Personal_Photo_Collections
Galimos duomenų imtys: https://www.kaggle.com/datasets/nisarahmedrana/biq2021
https://github.com/DXOMARK-Research/PIQ2023
Galimos įgyvendinimo tecnologijos: OpenCV (algoritmams), React (web daliai).
Temos aprašas anglų kalba:
This work plans to create a web application “Smart Photo Culling Assistant” in the “React” framework, which will help to quickly select a photo after shooting. The program will combine similar frames into a series, find and mark duplicates and check image quality - brightness, blur, exposure. In addition, the system will detect faces in the photos and whether the eyes are open to avoid “bad” frames in group photos. Users can view them in a convenient interface and quickly select the best frames. The research part will compare different duplicate search algorithms, quality assessment and eye condition detection algorithms in order to determine the best fit.
The purpose of the work: to create an information system that would help users choose the best photo in their photo archive. Tasks: 1) Analyze scientific literature describing photo quality assessment, 2) Collect data that helps to assess quality, if necessary, to distinguish features, 3) Perform experiments with the selected algorithm, 4) Design and implement an application or online information system where the operating algorithm is applied.
Available sources: 1. https://www.researchgate.net/publication/259742703_PhotoCluster_A_Multi-clustering_Technique_For_Near-duplicate_Detection_In_Personal_Photo_Collections
Available data sets: https://www.kaggle.com/datasets/nisarahmedrana/biq2021
https://github.com/DXOMARK-Research/PIQ2023
Available implementation technologies: OpenCV (for algorithms), React (for web part).
Temos tipas:
| Bakalauro kursinio darbo | | Bakalauro baigiamojo darbo |
Temų klasifikatorius:
| Duomenų modeliavimas (reliacinių, struktūruotų ir nestruktūruotų duomenų modeliavimas, duomenų valdymo ir specializuotų duomenų bazių taikymai ir tyrimai) |
| Moderniosios interneto paslaugos (moderniųjų interneto paslaugų kūrimas ir jų tyrimai kontekstualizuotose aplinkose, pavyzdžiui, mobiliose, mikro servisuose) |
| Naudotojui palankus projektavimas (žmogaus ir kompiuterio sąveikos vertinimas, sprendinių kūrimas siekiant didinti panaudojamumą ir prieinamumą, garso ir vaizdo technologijų taikymai moderniose sistemose) |