Выводы по главе

В третьей главе представлены результаты экспериментальной проверки и оценки разработанного программного обеспечения распознавания штрихкодов товаров.

Описано проведение испытаний программного продукта, в результате которого показано, что разработанное программное средство полностью отвечает требованиям постановки задачи дипломного проектирования. Во время испытаний не выявлено существенных ошибок, что подтверждает готовность программного средства к работе.

В главе была произведено обоснование экономической эффективности программного средства, были рассчитаны прямой экономический эффект и срок окупаемости.

Заключение

В рамках дипломного проекта разработано программного средства распознавания штрихкодов товаров на основе каскадов Хаара.

При проведении обзора и анализа предметной области выявлены типичные проблемы, возникающие при использовании технологии штрихкодов в товарообороте организации, и пути их решения с помощью программных средств автоматизации. Обоснована важность разработки программного средства, обеспечивающего высокий уровень точности и достоверности.

Для понимания работы алгоритма обучения каскада Хаара был описан лежащий в его основе метод Виолы-Джонса и его основные особенности.

Во второй части дипломного проекта приведено обоснование выбора программных и аппаратных средств, использовавшихся при разработке программного средства. Так же описаны состав и структура программного обеспечения, приведен алгоритм последовательного обучения каскада Хаара, подробно описаны все программные модули. Описана схема отладки и тестирования разработанного программного средства. Приведена наглядная инструкция пользователю, в удобной форме описывающая установку модуля и последующую работу.

В целях контроля качества разработанного программного средства проведена его экспериментальная проверка. Были получена оценка экономической эффективности в виде количественных показателей.

Степень надежности разработанного программного средства оценена как высокая, что говорит о его готовности к рабочей эксплуатации.

В заключение, хотелось бы назвать перспективы дальнейшего развития программного средства. В дальнейшем в системе будут произведены некоторые изменения с целью расширения функциональности и удобства эксплуатации, а именно перевод приложения на мобильные платформы для повышения удобства пользования и добавление возможностей по ускоренному обучения новых каскадов, настроенных на определенный тип штрихкода.

Список литературы

1. ГОСТ Р ИСО/МЭК 12207-2010 Информационная технология. Процессы жизненного цикла программных средств, М., Стандартинформ, 2010. 106 c.

2. ГОСТ 7.32-2001 Система стандартов по информации, библиотечному и издательскому делу. Отчет о научно-исследовательской работе. Структура и правила оформления, М., Стандартинформ, 2010. 20 с.

3. ГОСТ Р ИСО/МЭК 9126-93 Информационная технология. Оценка программной продукции. Характеристики качества и руководства по их применению, 1993. 7 с.

4. Гражданский кодекс Российской Федерации. Части первая, вторая, третья и четвертая. – Москва: Проспект, КноРус, 2011. – 544 с.

5. Аналитические материалы. Развитие прямого страхования в России. Страхование по вызову: от цены к качеству –Рейтинговое агентство «Эксперт РА» совместно с «Интач страхование» – М. – 2011 г.

6. Гонсалес Р., Вудс Р., «Цифровая обработка изображений», ISBN 5-94836-028-8, изд-во: Техносфера, Москва, 2005. – 1072 с.

7. Ковалевская Е.В. Документирование программного обеспечения, М., МЭСИ, 2008. 78 с

8. Ковалевская Е.В. Метрология, качество и сертификация программного обеспечения: Учебная программа, руководство по изучению дисциплины, учебное пособие, практикум по курсу, тестовые задания по дисциплине, М., МЭСИ, 2004. 96 с.

9. Ковалевская Е. В., Комлева Н. В. Методы программирования. Учебно-методический комплекс, М., МЭСИ, 2011, Евразийский открытый институт. 65 c.

10. Липаев В.В. Документирование сложных программных средств, М., Синтег, 2005. 200 с.

11. Местецкий Л. М., «Математические методы распознавания образов», МГУ, ВМиК, Москва, 2002–2004., с. 42 – 44

12. T.Alexandridis, P.Charonyktakis «Forthroid on Android: A QR-code based Information Access System for Smart Phones», Department of Computer Science, University of Crete, 2012

13. L. F. F. Belussi, N. S. T. Hirata «Fast QR Code Detection in Arbitrarily Acquired Images» Department of Computer Science, Institute of Mathematics and Statistics,University of Sao Paulo, 2013

14. Y. Freund, R. E. Schapire, «A Short Introduction to Boosting», Shannon Laboratory, USA, 1999., pp. 771-780

15. J.Sochman, J.Matas, «AdaBoost», Center for Machine Perception, Czech Technical University, Prague, 2010

16. P. Viola and M.J. Jones, «Robust real-time face detection», International Journal of Computer Vision, vol. 57, no. 2, 2004., pp.137–154

17. http://www.codeproject.com/Articles/441226/Haar-feature-Object-Detection-in-Csharp

18. http://robocraft.ru/blog/computervision/427.html -OpenCV шаг за шагом. Обработка изображения.

19. http://habrahabr.ru/post/208092/ -обучение каскада Хаара

20. https://play.google.com/store/apps/details?id=com.google.zxing.client.android&hl=ru – страница приложения Barcode Scanner.

21. https://itunes.apple.com/ru/app/scan-scityvatel-strih-odov/id411206394?mt=8 – страница приложения Scan.