CC BY
2
УДК 004.4
РАЗРАБОТКА ПРИЛОЖЕНИЯ ДЛЯ ПОДБОРА АНАЛОГИЧНЫХ ФОТОГРАФИЙ
Д.П. Помыткина Научный руководитель - Е. П. Моргунов
Сибирский государственный университет науки и технологий имени академика М. Ф. Решетнева Российская Федерация, 660037, г. Красноярск, просп. им. газ. «Красноярский рабочий», 31
E-mail: dianochka.pomytkina@mail.ru
В данной работе рассматривается актуальность разработки приложения анализа и подбора фотографии на основе предпочтения пользователя. Определяется методологическая база разработки программного обеспечения, проведено сравнение сервисов анализа и подбора фотографий.
Ключевые слова: подбор фотографий, приложения, алгоритмы.
DEVELOPMENT OF AN APPLICATION FOR SELECTION OF SIMILAR PHOTOS
D.P. Pomytkina Scientific Supervisor - E.P. Morgunov
Reshetnev Siberian State University of Science and Technology 31, Krasnoyarskii rabochii prospekt, Krasnoyarsk, 660037, Russian Federation E-mail: dianochka.pomytkina@mail.ru
This paper discusses the relevance of developing an application for analyzing and selecting photos based on user preferences. Decided on the methodological basis of software development. And also conducted a comparative analysis of the services of analysis and selection of photos.
Keywords:selection of photos, applications, algorithms.
Интернет стал наиболее эффективным средством рекламы и продвижения, и является одним из важных элементов современной цивилизации. Интернет может удовлетворить многие потребности современного человека -покупки, заключение деловых отношений, поиск клиентов и т. д. Но многие пользователи используют интернет для чтения, развлечения, общения. Поэтомупроблема разработкаинтернет-приложенийсталастоль актуальной темой. Большинство организаций имеет свое интернет-приложение, которое позволяет искать клиентов, информировать о своей организации [1].
Таким образом, тема разработка приложений для анализаи подбора фотографий на основе предпочтений пользователя актуальна. В настоящее время пользователей интересуют красивые фотографии, например, пейзажи. Многие пользователи ищут фотографии для оформления интерьера дома, для подбора различной одежды, для оформления сайтов. Интернет-приложение должно помочь найти аналогичные фотографии по предметной теме пользователя. В визуальной культуре, в фотографии, в дизайне есть свои тренды, которые ежегодно изменяются.
В данном исследовании применялся последовательный подход к обзору литературы, чтобы найти наиболее публикуемые статьи, в которых применялись методы науки о данных для решения проблемы в области, связанной с обработкой статистической информации.
Секция «Программные средства и информационные технологии»
Объектом исследования являются сервисы с анализом и подбором фотографий.Предметом исследования является разработка алгоритмов и сервиса анализа и подбора фотографий на основе предпочтений пользователя.
Теоретической и методологической базой являются методы разработки программного обеспечения и баз данных. В процессе исследования применены общенаучные методы познания и обработки статистической информации [2].
В настоящее время возросла роль визуальной информации, получаемой людьми, так каку большинства имеется телефон, планшет, многие используют различные мессенджеры. Практически 90% информации об окружающем мире человек получает визуально. С точки зрения психологии, это наиболее распространенный психотип людей - до 85% населения. Следовательно, для поискаинформации людииспользуют визуальный способ, это актуально для бизнеса, маркетологов, стартаперов и т. д.
Для обзора сервисов анализа и подбора фотографий рассмотрим следующие решения, характеристики которых представлены в таблице 1: «Яндекс.Картинки», «Pinterest», «Google. Фото».
Таблица 1
Сравнительная характеристика__
Яндекс. Картинки Рт1еге81 Google. Фото
Бесплатное использование нет рекламы Реклама Реклама
Стоимость в месяц Бесплатно Есть платные услуги Бесплатно
Похожие картинки не всегда Есть Не всегда
Регистрация не обязательна Обязательно Обязательно
Поиск по URL картинки Есть Нет Нет
Поиск по ссылке Есть Нет Есть
Большой выбор похожих изображений не всегда Да Не всегда
Скачать в хорошем качестве Да Не всегда Не всегда
На основе данных из таблицы 1, можно сделать вывод, что рассмотренные сервисы анализа и подбора фотографий обладают лишь базовыми функциональными возможностями. Стоит отметить, что все приложения имеют достаточный базовый функционал, но в данных приложениях слабо развит дополнительный контентный функционал. Каждое из рассмотренных приложений при бесплатном использовании ограничивает функциональные возможности пользователя.
Оценив достоинства и недостатки рассмотренных приложений, сформированы следующие функциональные и контентные требования:
• бесплатное использование без рекламы;
• платные услуги, где добавляются категории, убирается реклама;
• наличие регистрации, и есть обязательная;
• похожие картинки не всегда есть;
• различный поиск картинок есть;
• качество картинок не всегда хорошее;
• можно скачивать в хорошем качестве, через ссылку.
Важно иметь инструмент, который позволяет эффективно и моментально распространять визуальный контент по всему миру. Предполагается разработка приложения анализа и подбора фотографий на основе предпочтений пользователя. Такое решение станет полезным в следующих случаях: для бизнеса, который имеет собственный сайт (для визуального наполнения); для маркетологов и стартаперов (поиск идей); для блогеров (для привлечения активности в блогах); для декораторов, архитекторов, дизайнеров модной одежды,
художников, иллюстраторов и т.д. (поиск референсов, примеров, вдохновения). Поиск проходит следующим образом: нужно найти любое изображение, которое нравится, и добавить поиск по картинке, используя URL или файл [3]. Поисковый алгоритм найдет почти идентичные и просто похожие изображения, готовые к использованию. В таком вопросе важно разработать дружелюбный интерфейс и грамотную поддержку пользователей. Можно использовать уже рабочий и проверенный механизм, использующийся в социальных медиа. Это система рекомендаций, комфортный поиск и алгоритм сравнения и подбора схожих изображений, данная система будет в геометрической прогрессии увеличив шанс на то, что нужный визуальный графический контент попадет нужному пользователю [4].
Библиографические ссылки
1. Обзор основных современных технологий разработки web-приложений (front-end, back-end) [Электронный ресурс]. - URL: http://earchive.tpu.rU/bitstream/11683/16960/1/conference_tpu-2015-C04-v2-007.pdf (дата обращения: 21.03.2022).
2. Ю. Алагова. Метод предварительной обработки для системы распознавания сканированных документов - ResearchandPublishingCenter «Actualnots.RF», Moscow, Russia, January, 2018 - 31 с.
3. Л.Шапиро, Дж.Стокман. Компьютерное зрение. изд. - М.: БИНОМ. Лаборатория знаний, 2006. - 752 с.
4. Метод FloodFillAlgorithm [Электронный ресурс]. - URL: https://www.hackerearth.com/practice/algorithms/graphs/flood-fill-algorithm/tutorial/ (дата обращения: 21.03.2022).
© Помыткина Д.П., 2022
