Αφαίρεση περιθωρίου και διόρθωση παραμόρφωσης σε έγγραφα από κάμερα

Στόχος της παρούσας πτυχιακής είναι η κατασκευή μιας εφαρμογής η οποία αφαιρεί το περιθώριο και διορθώνει την παραμόρφωση των εγγράφων που έχουν ληφθεί από κάμερα. Συγκεκριμένα, εφαρμόστηκαν και ελέγχθηκαν δύο μέθοδοι, η πρώτη βασίζεται στον Harris Corner Detection και η δεύτερη στον μετασχηματισμό Ηough. Η πρώτη μέθοδος βρίσκει τα όρια του εγγράφου ελέγχοντας τις γωνίες της εικόνας ενώ η δεύτερη βρίσκει πρώτα τις ευθείες που σχηματίζονται από το περίγραμμα της εικόνας. Με βάση τα πειραματικά αποτελέσματα χρησιμοποιήθηκε η καλύτερη μέθοδος καθώς και ο καλύτερος συνδυασμός παραμέτρων σε ένα site όπου είναι διαθέσιμη on-line η συγκεκριμένη εφαρμογή.The goal of this bachelor thesis is the creation of an application that rectifies a document’s perspective distortion and removes its borders. The documents used are pictures taken by a camera. Specifically, the implementation of this application uses two methods. One method is based on Harris corner detection algorithm, while the other one uses Hough transformation. The first method finds document boundaries by specifying document corners, whereas the second one detects the maximum edges that make up the image’s contour. We compare the two methods and show that the method that uses Hough transformation appears to be more effective. Based on the experiments conducted using each method, we extracted the best method and the most effective sets of parameters and used them in the final version of the applicatio

A Deep Reinforcement Learning Neural Network Folding Proteins

Παρά τη σημαντική πρόοδο, η πρόβλεψη δομής πρωτεϊνών από την "εξ αρχής" πρωτεϊνική ακολουθία (ab initio) παραμένει ένα άλυτο πρόβλημα. Μια καλή προσέγγιση αποτελεί το ηλεκτρονικό παιχνίδι παζλ Foldit [1], το οποίο παρείχε στην επιστημονική κοινότητα αρκετά χρήσιμα αποτελέσματα, αντίστοιχα ή ακόμα και καλύτερα από τις μέχρι τώρα υπολογιστικές λύσεις [2]. Χρησιμοποιώντας το Foldit, το κοινό του WeFold [3] είχε αρκετές επιτυχημένες συμμετοχές στην κριτική αξιολόγηση τεχνικών πρόβλεψης δομής των πρωτεϊνών. Βασιζόμενοι στην πρόσφατη έκδοση του Foldit, Folditstandalone [4], εκπαιδεύσαμε ένα νευρωνικό δίκτυο βαθιάς ενισχυτικής μάθησης, το DeepFoldit, για να βελτιώσει τη βαθμολογία που δίνεται σε μια ξεδιπλωμένη πρωτεΐνη, χρησιμοποιώντας τη μέθοδο Q-learning [5] με επανάληψη εμπειρίας (experience replay). Η παρούσα διπλωματική εργασία επικεντρώνεται στη βελτίωση του μοντέλου πρόβλεψης μέσω της ρύθμισης υπερπαραμέτρων. Εξετάσαμε διάφορες υλοποιήσεις, χρησιμοποιώντας διαφορετικές αρχιτεκτονικές μοντέλων και μεταβάλλοντας τις τιμές των υπερπαραμέτρων. Καταλήξαμε σε ένα μοντέλο που επιτυγχάνει καλύτερη ακρίβεια από την αρχική υλοποίηση. Ενισχύθηκε έτσι η απόδοση με το νέο μοντέλο και βελτιώθηκε η ικανότητά του για γενίκευση. Τα αρχικά αποτελέσματα δείχνουν ότι, δεδομένης μιας σειράς μικρών ξετυλιγμένων ευθύγραμμων πρωτεϊνικών μορίων για εκπαίδευση, το DeepFoldit μαθαίνει γρήγορα τις ακολουθίες δράσης που βελτιώνουν τη βαθμολογία τόσο στα δεδομένα που χρησιμοποιήθηκαν στη διαδικασία εκπαίδευσης (training set), όσο και στις νέες δοκιμαστικές πρωτεΐνες (test set). Αυτό είναι σημαντικό καθώς η βελτίωση της βαθμολογίας του παιχνιδιού σημαίνει την επίτευξη μιας καλύτερης αναδίπλωσης, το οποίο μας φέρνει ένα βήμα πιο κοντά στην λύση. Η προσέγγισή μας συνδυάζει την έξυπνη διεπαφή του Foldit με τη δύναμη της βαθιάς ενισχυτικής μάθησης.Despite considerable progress, ab initio protein structure prediction remains unoptimised. A crowdsourcing approach is the online puzzle video game Foldit [1], that provided several useful results that matched or even outperformed algorithmically computed solutions [2]. Using Foldit, the WeFold [3] crowd had several successful participations in the Critical Assessment of Techniques for Protein Structure Prediction. Based on the recent Foldit standalone version [4], we trained a deep reinforcement neural network called DeepFoldit to improve the score assigned to an unfolded protein, using the Q-learning method [5] with experience replay. The thesis is focused on model improvement through hyperparameter tuning. We examined various implementations by examining different model architectures and changing hyperparameter values to improve the accuracy of the model. The new model’s hyper-parameters also improved its ability to generalize. Initial results, from the latest implementation, show that given a set of small unfolded training proteins, DeepFoldit learns action sequences that improve the score both on the training set and on novel test proteins. This is important as improving the game score means obtaining a better folding, taking us one step closer to the solution. Our approach combines the intuitive user interface of Foldit with the efficiency of deep reinforcement learning