Towards modeling of comprehensive assessment for licensing in higher education

In the modern society information technologies, services, quality become the determinative factors of success of any business. The questions of quality management are especially relevant in social sphere, since organization oriented on quality of its processes provides the improvement of people living standards. Information computer technologies (ICT) are the powerful tool for increasing the performance of decision-making processes. Formalization of management problems and adequate mathematical models provide ICT with techniques and methods of solving the application problems in different domains and improving business performance. Higher education is a unique social and economic environment. The quality of its functioning influences many processes of successive development of society.Therefore elaboration of ICT in higher education domain remains the challenging problem for specialists in computer sciences

Web-Based Monitoring and Evaluation: Research Activity Assessment Case Study

The work is devoted to issues of monitoring and evaluation system development. It is suggested to use the web as the source of data for monitoring. The assessment of web-based indicators for monitoring is realized with the help of Rasch model. The application of suggested approach is illustrated by the case study of universities research activity assessment

Issues of Web-based monitoring implementation in higher education

The paper is devoted to technology of web-based monitoring in higher education. It consists of three processes: data sources searching, data retrieval and indicators measurement. Data sources searching based on topic-focused web crawling provides a collection of potentially useful web pages. Data retrieval is aimed at clustering of collected web pages and extraction of raw data from them. Indicators measurement represents a measurement model for calculation of indicators’ values. The suggested technology is implemented on the basis of multiagent approach

Модели веб-ориетированного мониторинга для оценивания производительности в сфере высшего образования

The given work represents web-based monitoring framework for measuring performance of functioning of higher education establishment. High-level key performance measures for higher education are suggested. The models forming the basis for web-based monitoring framework and their goals are presented. Multi-agent architecture is suggested for implementation of the framework.Данная работа представляет модель веб-ориентированного мониторинга для измерения ключевых индикаторов эффективности функционирования высшего учебного заведения. Предложено рассматривать веб-пространство в качестве внешнего источника данных для нахождения значений высокоуровневых индикаторов производительности работы университета. В работе представлены модели, составляющие основу веб-ориентированного мониторинга, и описаны их цели и назначение. С помощью модели источников данных определяются веб-страницы, которые используются веб-краулером в качестве стартовых страниц для поиска. Модель кластеризации позволяет отсортировать собранные страницы и получить множество страниц, содержащих необходимые данные. Модель извлечения информации предоставляет алгоритмы для извлечения этих данных и их первичную обработку. Модель измерений предоставляет статистические методы для расчета значений индикаторов на основе извлеченных данных. Оценочный компонент используется для обработки вспомогательных данных, касающихся эффективности работы веб-краулера и информационного поиска в целом, точности кластеризации, а также надежности и валидности полученных результатов. Для реализации предложенной модели веб-ориентированного мониторинга предложена мультиагентная архитектура информационной системы. Согласно ней каждой модели соответствует программный агент. Агенты взаимодействуют с помощью коммуникационного протокола и функционируют в соответствии со знаниями, представленными онтологией и базой знаний

ДОСЛІДЖЕННЯ СУМІСНОГО ВИКОРИСТАННЯ МАТЕМАТИЧНОЇ МОРФОЛОГІЇ ТА ЗГОРТКОВИХ НЕЙРОННИХ МЕРЕЖ ДЛЯ ВИРІШЕННЯ ЗАДАЧІ РОЗПІЗНАВАННЯ ЦІННИКІВ

The work is devoted to solving the problem of recognizing images containing symbolic type information, barcodes, logos and other signs. Example of such images are price tags in shopping centers, flyers, invitations, tickets to various events. The information on such images is of a different type and its recognition requires various approaches. The work addressed the recognition of price tags in retail chains. The accuracy of object detection has a significant role for their recognition. A significant role for recognition of image elements has the accuracy of their detection. The combination of classical methods of image analysis and the neural network approach were investigated. Particular attention was paid to the study in the comparative aspect of the object detection by morphological method and by processing a convolutional neural network. Studies have shown that morphology yields a significantly lower detection quality than a neural network, but is several times faster than it. Since speed has a great importance for the implementation of algorithms on mobile devices, post-processing with additional filters and normalization of geometric distortions were added to the morphology, that significantly improved the accuracy of detection and subsequent recognition. Based on the research results of detection and recognition of barcodes and symbolic information presented on price tags, conclusions are drawn about choosing approaches and technologies for solving these problems, an algorithm has been developed and, on its basis, an application for recognizing price tags of various retail chains. A mobile version of the application has been developed also. The algorithm is constructed in such a way that the first step is the detection of the supporting element, for example, a barcode, then other price tag elements are detected relative to this supporting element. The barcode is detected with the methods based on mathematical morphology and mathematical statistics which were used to improve the accuracy of the algorithm, or convolutional neural networks. To detect prices and product names, the convolutional neural network CRAFT is exploited, which can process low-quality images. The found name and price are normalized to eliminate geometric distortions and transferred to the Tesseract library for recognition. This library works with many languages and is in the public access. The price tag recognition application was created in C ++ using the OpenCV, ZXing, Libtorch, Tesseract libraries.Работа посвящена решению задачи распознавания изображений, содержащих информацию символьного типа, штрих коды, логотипы и другие знаки. Примером таких изображений являются ценники в торговых центрах, флаера, приглашения, билеты на различные мероприятия. Информация на таких изображениях разнотипная и ее распознавание требует отличных подходов. В работе рассматривался вопрос распознавания ценников в торговых сетях. Для распознавания элементов изображения существенную роль играет точность их детектирования. Было исследовано сочетание классических методов анализа изображений и нейросетевого подхода. Особое внимание было уделено исследованию в сравнительном аспекте детектирования объектов методами морфологии и путем обработки сверточной нейронной сетью. Исследования показали, что морфология дает значительно более низкое качество детектирования, чем нейронная сеть, но в несколько раз превышает ее в быстродействии. Поскольку быстродействие имеет большое значение для реализации алгоритмов на мобильных устройствах, к морфологии была добавлена постобработка дополнительными фильтрами и нормализация геометрических искажений, что существенно улучшило точность детектирования и последующего распознавания. По результатам исследований детектирования и распознавания штрих кода и символьной информации, присутствующих на ценниках, сделаны выводы об избрании подходов и технологий для решения этих задач, разработан алгоритм и на его основе приложение для распознавания ценников различных торговых сетей. Также была разработана мобильная версия приложения. Алгоритм построен таким образом, что первым шагом происходит детектирование опорного элемента, например, штрих кода, далее относительно опорного элемента детектируются другие элементы ценника. Штрих код детектируется с помощью математической морфологии и методов математической статистики, используемых для повышения точности алгоритма, или с помощью сверточных нейронных сетей. Для детектирования цены и названия товара используются сверточная нейронная сеть CRAFT, которая умеет обрабатывать изображения низкого качества. Найденные название и цена нормализуются для устранения геометрических искажений и передаются для распознавания библиотеке Tesseract. Данная библиотека работает со многими языками и находится в открытом доступе. Приложение для распознавания ценников было создано на языке С ++ с использованием библиотек OpenCV, ZXing, Libtorch, Tesseract.Робота присвячена вирішенню задачі розпізнавання зображень, що містять інформацію символьного типу, штрих коди, логотипи, або інші знаки. Прикладом таких зображень є цінники в торговельних центрах, флаєра, запрошення, білети на різні заходи. Інформація на таких зображеннях має різний тип і її розпізнавання потребує відмінних підходів. В роботі розглядалось питання розпізнавання цінників в торговельних мережах. Для розпізнавання елементів зображення суттєву роль відіграє точність їх детектування. Було досліджено поєднання класичних методів аналізу зображень та нейромережевого підходу. Особливу увагу було приділено дослідженню у порівняльному аспекті детектування об’єктів методами морфології та шляхом обробки згортковою нейронною мережею. Дослідження показали, що морфологія дає значно нижчу якість детектування ніж нейронна мережа, але у декілька разів перевищує її у швидкодії. Оскільки швидкодія має велике значення для реалізації алгоритмів на мобільних пристроях, до морфології була додана обробка додатковими фільтрами та нормалізація геометричних спотворень, що суттєво поліпшило точність детектування та подальшого розпізнавання. За результатами досліджень питань детектування та розпізнавання штрих коду і символьної інформації, що присутня на цінниках, зроблено висновки щодо обрання підходів та технологій для вирішення цих задач, розроблено алгоритм та на його основі застосунок для розпізнавання цінників різних торгов ельних мереж. Також була розроблена мобільна версія застосунку. Алгоритм побудовано таким чином, що першим кроком є детектування опорного елементу, наприклад, штрих коду, далі відносно опорного елементу відбувається детектування інших елементів цінника. Штрих код детектується за допомогою математичної морфології та методів математичної статистики, яка використовується для підвищення точності алгоритму, або за допомогою згорткових нейронних мереж. Для детектування ціни та назви товару використовується згорткова нейронна мережа CRAFT, що вміє обробляти зображеннями низької якості. Знайдені назва та ціна нормалізуються для усунення геометричних спотворень та передаються для розпізнавання бібліотеці Tesseract. Ця бібліотека працює з багатьма мовами та знаходиться у відкритому доступі. Застосунок для розпізнавання цінників був створений мовою С++ з використанням бібліотек OpenCV, ZXing, Libtorch, Tesseract