| | SLO | ENG | Cookies and privacy

Bigger font | Smaller font

Search the digital library catalog Help

Query: search in
search in
search in
search in
* old and bologna study programme

Options:
  Reset


1 - 10 / 11
First pagePrevious page12Next pageLast page
1.
2.
3.
4.
5.
6.
7.
8.
OBDELAVA PODNAPISOV V DIGITALNEM VIDEU
Tadej Pešl, 2010, bachelor thesis/paper

Abstract: V diplomskem delu smo razvili aplikacijo za manipulacijo video vsebin, ki omogoča predvajanje video datotek (multimedijski predvajalnik), dodajanje podnapisov ter s pomočjo osnovnih algoritmov tudi odstranjevanje vgrajenih podnapisov iz digitalnega videa. Uporabnik interaktivno določi parametre odstranjevanja, program pa nato zaznane piksle obnovi s pomočjo pikslov iz okolice ter v ločeno datoteko shrani časovne intervale, v katerih zazna podnapise. Ključna elementa diplomske naloge sta bila pregled najosnovnejših postopkov za zaznavo ter odstranjevanje podnapisov in na le-teh temelječa implementacija preprostega orodja z opisano funkcionalnostjo.
Keywords: obdelava videa, DirectShow, podnaslavljanje videa, obdelava slike, retuširanje, zaznava robov v sliki
Published: 20.09.2010; Views: 2367; Downloads: 305 
(1 vote)
.pdf Full text (12,90 MB)

9.
APLIKACIJA ANDROID - ASISTENT DROID
David Žalik, 2014, master's thesis

Abstract: Pričujoče magistrsko delo predstavi pametni sistem za avtomatizirano pripravo, obdelavo, objavo in hranjenje podatkov za poljuben preizkus znanja. V sklopu dela je opisan odprtokodni sistem Android, na katerem temelji tudi mobilna aplikacija končnega izdelka. Končni sistem poleg mobilne aplikacije dopolnjujejo tudi namizna aplikacija, spletni servis in podatkovna baza. Kot celota nudi lažjo in hitrejšo obdelavo izpitnih pol za popravljavca, obenem pa skrbi za trajnejše hranjenje slikovnih dokazil o oddanih polah.
Keywords: Android aplikacija, spletni servis, podatkovna baza, SQLite, Eclipse, Android, obdelava zajete slike, iText, OpenCV, Java, C#.
Published: 28.03.2014; Views: 996; Downloads: 103
.pdf Full text (4,03 MB)

10.
DVOSTOPENJSKO ADAPTIVNO IZBOLJŠANJE SLIKE PRSTNEGA ODTISA NIZKE KVALITETE NA OSNOVI UPOŠTEVANJA KONTEKSTNE INFORMACIJE
Marko Kočevar, 2015, doctoral dissertation

Abstract: Izboljšanje slike prstnega odtisa je ključni korak v sistemu samodejnega prepoznavanja prstnih odtisov (angl. Automatican Fingerprint System - AFIS). Zaradi slabe kvalitete prstnega odtisa lahko algoritem izločanja značilk nepravilno izloči značilke, ki nato vplivajo na nepravilno ujemanje prstnih odtisov in posledično na neučinkovito prepoznavo oseb na podlagi prstnih odtisov. Tehnike izboljšanja slike prstnega odtisa temeljijo na izboljšanju v prostorski ter frekvenčni domeni ali pa kombinaciji obeh. V doktorski disertaciji je definiran postopek dvostopenjskega adaptivnega izboljšanja slike prstnega odtisa nizke kvalitete s kontekstnimi filtri, uporabljenimi na prvi stopnji (v prostorski domeni) in dodatno na drugi stopnji (v frekvenčni domeni). Kontekstne filtre uvrščamo med usmerjene filtre, ki so krmiljeni na osnovi kontekstnih informacij (frekvenca in orientacija lokalnega grebena) v sliki prstnega odtisa. Ti filtri lahko spreminjajo strukturo grebena in dolin, kar pomeni, da lahko povežejo prekinjene grebene oz. ločijo povezane grebene. Vendar pa je potrebno pred izboljšanjem slike prstnega odtisa s kontekstnimi filtri najprej izboljšati kontrast in čitljivost slike z neusmerjenimi filtri. V ta namen smo definirali blokovno lokalno normalizacijo, ki jo optimiziramo adaptivno glede na spremembo intenzitete sivine v originalni sliki prstnega odtisa. Za potrebe kontekstnega izboljšanja na prvi stopnji smo predstavili dve tehniki izboljšanja; usmerjeno linearna anizotropično difuzijo in usmerjeno kompenzacijo lokalnega grebena, ki smo jo prav tako optimizirali z adaptivnim spreminjanjem velikosti maske glede na stopnjo intenzitete sivine v originalni sliki prstnega odtisa. Za potrebe krmiljenja usmerjenega difuzijskega filtra smo orientacijo grebena na osnovi gradienta dodatno izboljšali in definirali usmerjeno polje. Na drugi stopnji sliko prstnega odtisa dodatno izboljšamo s kratkočasovno Fourierjevo transformacijo. Dvostopenjski adaptivni algoritem učinkovito izboljša sliko prstnega odtisa v primerjavi z najsodobnejšimi algoritmi. Eksperimentalni rezultati, izvedeni na javno dostopni bazi prstnih odtisov FVC, so potrdili uspešnost definiranega postopka
Keywords: Izboljšanje slike prstnega odtisa, dvostopenjski postopek, frekvenčna domena, prostorska domena, obdelava slike, prepoznavanje prstnega odtisa
Published: 13.02.2015; Views: 1146; Downloads: 86
.pdf Full text (5,37 MB)

Search done in 0.16 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica