Лаптева. Создание системы распознавания объектов/жестов/звуков с использованием Teachable Machine для решения практических задач

Аннотация:
Выпускная квалификационная работа посвящена разработке мобильного приложения, реализующего классификацию цветов на изображениях с использованием модели, обученной в визуальной среде Teachable Machine. Актуальность проекта обусловлена необходимостью создания доступных инструментов анализа визуальных данных, применимых в образовании, дизайне и других прикладных областях. Для достижения цели были использованы методы компьютерного зрения и машинного обучения. Реализован алгоритм выделения доминирующих цветов на изображении с последующей их классификацией. Обработка изображений выполняется средствами Python, визуализация и управление реализованы на платформе Flutter, обмен данными между модулями осуществляется в формате JSON. В работе использован метод кластеризации KMeans для предварительного анализа, а модель классификатора обучена с использованием Teachable Machine без необходимости ручного программирования. Разработанное приложение дополнено интерактивным обучающим режимом, позволяющим пользователю понять, как именно происходит обработка и классификация цвета. Результаты тестирования подтвердили корректность работы алгоритма и удобство пользовательского интерфейса. Практическая значимость заключается в возможности применения приложения для образовательных целей и в креативной среде. Ключевые слова: Teachable Machine, мобильное приложение, классификация цветов, компьютерное зрение, интерактивное обучение, Flutter, Phyton.