Інформаційна технологія стилізації та колоризації зображень

Nowdays due to the efficient algorithms and architectures of convolutional neural networks, as well as the possibility of applying the transfer learning approach, there are significant advances in various areas of automated image processing from accurate object detection to more creative areas such as colorization or style transfer. Given the practical significance of these tasks in various fields of human activity, it is important to create information technology and software to ensure effective and high-quality processing of visual content, as well as improving existing algorithms and approaches to obtain results that best meet expectations. In this paper the information technology of stylization and colorization of images with a possibility of both automated, and thin adjustment of parameters according to user preferences has been created. For the stylization task, it is possible to save the original colors of the content image, the transfer of style in this case is performed only in the brightness channel. This is motivated by the observation that visual perception is much more sensitive to changes in brightness than in color. Improving the detail and sharpness of the resulting images has been done by reducing the noise by the method of Total Variation, which allows, reducing the noise, to keep the edges and contours of the image unchanged.  In addition, the proposed technology realizes the possibility of increasing the image resolution in the context of a stand-alone task, and it is shown that  using it as a preliminary step of colorization can improve the clarity of images and the quality of the results. The proposed technology is implemented in the author's software, using Python programming language and the Tensorflow library.Разработана информационная технология стилизации и колоризации изображений с возможностью детальной настройки параметров на основе применения искусственных сверточных нейронных сетей и подхода transfer learning. Предложен метод повышения четкости получаемых после преобразования изображений.Розроблено інформаційну технологію стилізації та колоризації зображень з можливістю детального налаштування параметрів на основі застосування штучних згорткових нейронних мереж та підходу transfer learning. Запропоновано метод підвищення чіткості отримуваних після перетворення зображень

Інформаційна технологія кластерного аналізу результатів психологічного тесту в умовах невизначеності

The information technology of cluster analysis of mini-mult test results to determine the psychological characteristics of patients with arterial hypertension has proposed. Technology provides support for decision-making by researcher at the choice of quality solutions in the face of uncertainty.Предложена информационная технология кластерного анализа результатов мини-мульт теста для определения психологических особенностей больных артериальной гипертензией. Технология обеспечивает поддержку принятия решений исследователем по выбору качественного решения в условиях неопределенности.Запропоновано інформаційну технологію кластерного аналізу результатів міні-мульт тесту для визначення психологічних особливостей хворих на артеріальну гіпертензію. Технологія забезпечує підтримку прийняття рішень дослідником щодо вибору найякіснішого розв’язку в умовах невизначеності