The object of research, development or design (in Russian) : Объектом исследования является интеллектуальная цветовая модель, приближенная к человеческому восприятию.

The object of research, development or design (in Kazakh) : Зерттеу объектісі - адамның көру қабілетіне жақын интеллектуалды түс моделі.

Aim of work (in Russian) : Цель проекта - разработка интеллектуальной системы обработки цветов с использованием искусственного интеллекта, нечетких множеств и логики, а также передовых методов обработки изображений для улучшения алгоритмов компьютерного зрения, с акцентом на оптимизацию поисковых систем изображений.

Aim of work (in Kazakh) : Жобаның мақсаты – жасанды интеллект, бұлыңғыр жиындар мен логиканы(Fuzzy sets and logic), сондай-ақ кескінді іздеу жүйесін оңтайландыруға баса назар аудара отырып, компьютерлік көру алгоритмдерін жетілдіру үшін кескінді өңдеудің озық әдістерін пайдалана отырып, түстерді өңдеудің интеллектуалды жүйесін әзірлеу.

Методы исследования (на русском) : В ходе исследований использовались методы структурированного обзора литературы, сравнительного анализа цветовых моделей, нечеткой логики и нечетких множеств, методы машинного обучения и анализа данных, экспериментальные исследования на наборах изображений и сравнительный анализ с методом LAB, программная реализация и тестирование алгоритма, статистическая обработка и визуализация результатов, а также опросы.

Методы исследования (на казахском) : Зерттеу барысында әдебиеттерді құрылымдық шолу әдістері, түстік модельдерді салыстырмалы талдау, анық емес логика мен анық емес жиындар әдістері, машиналық оқыту мен деректерді талдау тәсілдері, кескіндер жиынтығында жүргізілген эксперименттік зерттеулер және LAB әдісімен салыстырмалы талдау, алгоритмнің бағдарламалық жүзеге асырылуы мен тестілеуі, нәтижелердің статистикалық өңдеуі мен визуализациясы, сондай-ақ сауалнамалар қолданылды.

Obtained results and novelty (in Russian) : Разработана модель восприятия цвета и перцептивной разницы между цветами, учитывающая особенности человеческого восприятия и принципы теории цвета, что обеспечивает более точное соответствие визуальным ощущениям по сравнению с традиционными моделями. Реализованы функции принадлежности на основе нечеткой логики, позволяющие формализовать субъективные различия восприятия оттенков. Проведен сравнительный анализ с существующими методами, подтверждающий повышение точности и согласованности результатов с человеческими оценками. На основе разработанной модели создан метод индексации изображений по их цветовому содержанию, обеспечивающий улучшенную эффективность поиска (согласно метрикам Precision, Recall, F1, Fleiss’ Kappa, Jensen-Shannon Divergence (JSD), Cosine Similarity, Pearson Correlation и др.). Новизна работы заключается в интеграции нечеткого подхода с принципами восприятия цвета и применении полученной модели для задач индексирования и поиска изображений по содержанию.

Obtained results and novelty (in Kazakh) : Адамның түсті қабылдау ерекшеліктері мен түстер теориясының принциптерін ескеретін түсті қабылдау және түстер арасындағы перцептивтік айырмашылық деңгейін анықтау моделi әзірленді. Бұл модель дәстүрлі модельдермен салыстырғанда адамның түсті визуалды қабылдау мәнерімен дәлірек сәйкестiгiн қамтамасыз етеді. Анық емес логикаға негізделген тиістілік функциялары жүзеге асырылып, ол реңктерді қабылдаудағы субъективті айырмашылықтарды формализациялауға мүмкіндік берді. Қолданыстағы әдістермен салыстырмалы талдау жүргізіліп, нәтижелердің дәлдігі мен адам бағаларымен сәйкестігі артқаны расталды. Әзірленген модель негізінде кескіндердің түстік мазмұны бойынша индекстеу әдісі жасалып, (Precision, Recall, F1, Fleiss’ Kappa, Jensen–Shannon Divergence (JSD), Cosine Similarity, Pearson Correlation және т.б.) бағалау метрикалары бойынша іздеу тиімділігінің артқаны анықталды. Зерттеудің жаңалығы анық емес логика әдісін түсті қабылдау принциптерімен біріктіруде және алынған модельді мазмұнға негізделген кескіндерді индекстеу мен іздеу тапсырмаларында қолдану болып табылады.

The main constructive and technical economic indicators (in Russian) : Ожидаемый социальный, экономический и научно-технический эффект связан с использованием результата, а именно, интеллектуальной цветовой модели, для достижения большей эффективности алгоритмов компьютерного зрения, имеющих различные практические приложения в ряде перспективных областей Республики Казахстан : медицинская диагностика, биометрия, робототехника, электронная коммерция и маркетинг, искусство и дизайн, креативная индустрия и социальные сети (для создания интересного визуального контента, например, с образовательными целями). Также целевой аудиторией являются научно-исследовательские лаборатории, фокусирующиеся на разработке алгоритмов компьютерного зрения. Экономический эффект может быть достигнут за счет коммерциализации результатов проекта в вышеперечисленных областях. Можно предусмотреть социальный эффект как улучшение пользовательского восприятия и эстетики интерфейсов, создание визуально привлекательных и удобных систем для различных сфер.

The main constructive and technical economic indicators (in Kazakh) : Күтілетін әлеуметтік, экономикалық және ғылыми-техникалық әсер Қазақстан Республикасының бірқатар перспективті салаларында(медициналық диагностика, биометрия, робототехника, электронды коммерция және маркетинг, өнер және дизайн, шығармашылық индустриялар және әлеуметтік желілер (мысалы, білім беру мақсатында қызықты көрнекіліктер жасау үшін)) әртүрлі практикалық қолданулары бар компьютерлік көру алгоритмдерінің жоғары тиімділігіне қол жеткізу үшін интеллектуалды түс моделін пайдаланумен байланысты. Сондай-ақ мақсатты аудиториялардың бірі компьютерлік көру алгоритмдерін жасауға бағытталған зерттеу зертханалары болып табылады. Жоғарыда аталған бағыттар бойынша жоба нәтижелерін коммерцияландыру арқылы экономикалық тиімділікке қол жеткізуге болады. Сонымен қатар, пайдаланушының қабылдауын және интерфейстердің эстетикасын жақсарту, әртүрлі салалар үшін тартымды және пайдаланушыға ыңғайлы жүйелерді жасау сияқты әлеуметтік әсерді де қамтамасыз етуге болады.

Level of implementation (in Russian) : Не внедрено

Level of implementation (in Kazakh) : Жүзеге асырылмаған

Efficiency (in Russian) : Разработана модель восприятия цвета и перцептивной разницы, основанная на теории цвета и нечеткой логике, обеспечивающая более точное соответствие человеческому восприятию и повышающая эффективность индексации изображений по цветовому содержанию.

Efficiency (in Kazakh) : Түстер теориясы мен анық емес логикаға негізделген түсті қабылдау және перцептивтік айырмашылық моделі әзірленді, ол адамның қабылдауына неғұрлым дәл сәйкестік қамтамасыз етіп, кескіндерді түстік мазмұны бойынша индекстеу тиімділігін арттырады.

Field of application (in Russian) : Компьютерное зрение, электронная коммерция и маркетинг, искусство и дизайн, робототехника, социальные сети и креативная индустрия, биометрия.

Field of application (in Kazakh) : Компьютерлік көру, электронды коммерция және маркетинг, өнер және дизайн, робототехника, әлеуметтік желілер және шығармашылық индустрия, биометрия.