Оцінка біометричних показників людини з використанням глибокого навчання

Скорочена інформація про документ
dc.contributor.authorЗагоруйко, Ігор Васильович
dc.date.accessioned2026-09-22T10:49:07Z
dc.date.issued2027
dc.descriptionНауковий керівник: наук. керівник Донець Володимир Віталійовичт викладач кафедри математичного моделювання та аналізу даних
dc.description.abstractПрактичне значення роботи полягає у створенні відтворюваного програмного підходу до обробки фотоплетизмографічних сигналів і оцінювання частоти серцевих скорочень. Отримані результати демонструють перспективність компактних нейронних моделей для аналізу біометричних показників людини. Основним обмеженням роботи є погіршення якості на рідкісних високих та екстремальних значеннях частоти серцевих скорочень, а також наявність артефактів у референсному каналі.
dc.description.abstractThe practical value of the work lies in the development of a reproducible software approach for photoplethysmographic signal processing and heart rate estimation. The obtained results demonstrate the potential of compact neural network models for the analysis of human biometric indicators. The main limitation of the work is reduced performance on rare high and extreme heart rate values, as well as the presence of artifacts in the reference channel.
dc.identifier.citationЗагоруйко, І. В. Оцінка біометричних показників людини з використанням глибокого навчання : кваліфікаційна робота здобувача першого (бакалаврського) рівня : спеціальність (спеціалізація) 122 – Комп’ютерні науки : освітня програма – Комп’ютерні науки / І. В. Загоруйко ; наук. керівник В. В. Донець. – Харків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразина, 2026. – 94 с.
dc.identifier.urihttps://ekhnuir.karazin.ua/handle/123456789/27012
dc.language.isouk
dc.publisherХарків : Харківський національний університет імені В. Н. Каразіна
dc.subjectTECHNOLOGY::Information technology
dc.subjectбіометричні показники
dc.subjectчастота серцевих скорочень
dc.subjectфотоплетизмографія
dc.subjectPPG
dc.subjectглибоке навчання
dc.subject, машинне навчання
dc.subjectчасові ряди
dc.subjectVITALDB
dc.subjectXGBOOST
dc.subjectLSTM
dc.subjecttransformer
dc.subjectbiometric indicators
dc.subjectheart rate
dc.subjectphotoplethysmography
dc.subjectdeep learning
dc.subjectmachine learning
dc.subjecttime series
dc.subjectVitalDB
dc.subjectXGBoost
dc.subjectLSTM
dc.titleОцінка біометричних показників людини з використанням глибокого навчання
dc.typeBachelor thesis

Файли

Контейнер файлів

Зараз показуємо 1 - 1 з 1
Ескіз
Назва:
Zahoruiko_Donets_Diploma_2026.pdf
Розмір:
1,71 MB
Формат:
Adobe Portable Document Format
Завантажити

Колекції

Кваліфікаційні випускні роботи бакалаврів. Навчально-науковий інститут комп'ютерних наук та штучного інтелекту