| | 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


61 - 70 / 85
First pagePrevious page123456789Next pageLast page
61.
62.
63.
STUDIJSKA PRODUKCIJA GLASBE
Sarita Petrič, 2012, undergraduate thesis

Abstract: Studijska produkcija glasbe še vedno velja za največkrat uporabljeno metodo snemanja glasbe, ko govorimo o profesionalni produkciji, namenjeni javnim predvajanjem na radiu, televiziji in pripravi zgoščenk glasbenih skupin ali solistov. Potek studijskega dela je bolj kot ne ustaljen in podoben v vseh glasbenih studiih, razlikuje pa se lahko glede na uporabljene tehnologije in opremo. Posledično je vsaj v osnovi za razumevanje procesa glasbene produkcije v glasbenem studiu potrebno poznati programske in tehnične opreme ter njihove funkcionalnosti. V nalogi se bomo lotili pojasnjevanja tega, prav tako pa se bomo dotaknili in krajše opisali zgodovino zajemanja zvoka in akustike prostora.
Keywords: studio, glasba, zajemanje zvoka, digitalno procesiranje zvoka
Published: 10.01.2014; Views: 1540; Downloads: 310
.pdf Full text (2,55 MB)

64.
SISTEM PRIPOROČANJA DOKUMENTOV IN ANALIZA KVALITETE VSEBINSKEGA PRIPOROČANJA PRI RAZLIČNIH OBDELAVAH VHODNEGA BESEDILA
Mladen Borovič, 2012, master's thesis

Abstract: V magistrskem delu obravnavamo načrtovanje in razvoj sistemov za vsebinsko priporočanje pomensko sorodnih dokumentov. V teoretičnem delu najprej podamo osnovne značilnosti priporočilnih sistemov. Ker v priporočilnem sistemu obdelujemo besedila v slovenskem jeziku, najprej podamo pregled nekaterih obdelav vhodnega besedila (lematizacija, izločanje pogostih besed in pomensko označevanje). Nato opišemo funkcijo razvrščanja BM25 in pristop z latentno semantično analizo. Sledi podroben opis razvoja priporočilnega sistema, ki je tudi praktični izdelek tega magistrskega dela. V nadaljevanju predstavimo in analiziramo uspešnost vsebinskega priporočanja pri različnih obdelavah vhodnega besedila. Na koncu podamo še nekaj potencialnih izboljšav v smislu pomenskega gručenja, klasifikacije, hibridnega pristopa pri razvrščanju dokumentov in uporabe razvitega sistema v drugih aplikacijah.
Keywords: priporočilni sistemi, vsebinsko priporočanje dokumentov, funkcija razvrščanja BM25, latentna semantična analiza, beleženje uporabniških aktivnosti, pomensko označevanje, statistične metode, procesiranje naravnega jezika, jezikovne tehnologije
Published: 30.11.2012; Views: 1944; Downloads: 204 
(3 votes)
.pdf Full text (2,13 MB)

65.
Detektiranje in razpoznavanje predmetov na vodnih površinah s pomočjo izločanja barvnih območij
Aleš Štricelj, 2013, dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji obravnavamo problematiko detektiranja in razpoznavanja predmetov na vodnih površinah s pomočjo izločanja barvnih območij. Cilj predstavljene disertacije je zasnovati sistem, ki nam omogoča detektiranje in razpoznavanje predmetov na vodnih površinah v okolici energetskih objektov, hidroelektrarn. Takšen sistem nam omogoča pravočasno zaznavo predmetov, ki predstavljajo življenjsko nevarnost, detektiranje plovbe, športnih dejavnosti na tem območju, kot so: čolnarjenje, splavarjenje, plavanje, vožnja z motornimi čolni in druge. Sistem za detektiranje in razpoznavanje predmetov na vodnih površinah nam prav tako omogoča detekcijo plavja, ki lahko podobno kot problematika plovbe predstavlja resen problem v okolici energetskih objektov. Sistem, ki nam omogoča detekcijo in razpoznavo predmetov na vodi, je po metodi, ki jo obravnava doktorska disertacija, uporaben tudi na več drugih področjih. Sistem detekcije in razpoznave predmetov na vodi potrebuje v samem začetku nabor ustreznega slikovnega materiala, nad katerim bo deloval celoten sistem detekcije. V doktorski disertaciji predstavljena ideja o detekciji in razpoznavi predmetov na vodi tako za osnovo uporablja odtenek modre barve, ki je glede na izbrano bazo slik predstavljal najboljšo izbiro za nadaljnje detektiranje. Za uspešno delovanje sistema je potrebno v samem začetku izvesti predprocesiranje slik, določiti ustrezno velikost posamezne slike ter iz množice izbrati ustrezne slike za nadaljnjo uporabo. Nadalje sistem definira barvno območje, ki je specifično za določeno območje delovanja sistema. Ker se vsi nadaljnji koraki detekcije nanašajo na pravilno določitev barvnega območja, lahko s takšnim sistemom že v samem začetku definiramo področja, možnosti delovanja sistema detekcije, ki uporabljajo ta sistem. V primeru uporabe sistema za katero izmed drugih področij je tako potrebno uporabiti druge barvne parametre in določiti osnovno barvno področje, ki ga bomo v nadaljnjem postopku uspešno izločili. Nadalje sistem definira barvni odmik s pomočjo Evklidske razdalje. Sistem tako pregleda barvno sestavo posameznega slikovnega elementa ter si za vsak posamezen element zapomni barvne vrednosti treh osnovnih barv: rdeče, zelene in modre. Za vsak posamezen element tako dobimo RGB (»Red Green Blue«) vrednosti, ki jih nadalje uporabimo pri definiranju barvnega odmika. Po končanem postopku definiranja barvnega odmika z Evklidsko razdaljo dobimo tabelo vrednosti po posameznem slikovnem elementu. Sledi pretvorba slike v sivinski barvni prostor. Nadalje sistem predvideva določitev meje upragovanja. Podobno kot pri določitvi barvnega območja se tudi meja upragovanja določi eksperimentalno glede na območje uporabe samega sistema in je odvisna od stopnje potrebe po izločanju določenega barvnega območja s posamezne slike. Vse vrednosti posameznih slikovnih elementov, ki ne zadoščajo kriteriju meje in ne zapadejo v določeno barvno območje, se nato izločijo iz nadaljnje obdelave ter se smatrajo kot neuporabne. Sledi ustvarjanje morfološke spremenljivke, s pomočjo katere se kasneje v postopku erodiranja določenih barvnih odsekov lažje detektira elemente na sliki, ki nam dejansko predstavljajo predmete za detekcijo. Sama oblika ter dolžina in smer morfološke spremenljivke so eksperimentalno določene, da v največji meri zadostijo robnim pogojem, ki jih postavlja sistem detekcije. Po postopku erodiranja sledi prikaz slikovnih elementov, ki so zadostili robnim pogojem, nad osnovno sliko. Nad prvotno sliko tako dobimo ustvarjeno masko, ki vsebuje elemente barvnega območja, ki smo ga definirali na začetku. Z izločitvijo tega območja se nam iz prvotne slike izloči predmet, ki smo ga želeli detektirati. Nadalje v disertaciji predstavljamo sistem razpoznave predmetov glede na samo stopnjo nevarnosti, ki jo določen razpoznan predmet predstavlja v danih okoliščinah. V tem delu tako poleg sistema razpoznave predstavljamo tudi razrede, v katere smo glede na stopnjo nevarnosti razvrstili posamezne d
Keywords: detektiranje predmetov, razpoznavanje predmetov, vodne površine, izločanje barve, erodiranje slike, procesiranje slike, morfološka spremenljivka
Published: 18.02.2013; Views: 1442; Downloads: 114
.pdf Full text (4,05 MB)

66.
NAČRTOVANJE IN IMPLEMENTACIJA RADIOAMATERSKE RADIJSKE POSTAJE S TEHNOLOGIJO PROGRAMSKO DEFINIRANEGA RADIA
Miha Zatler, 2013, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo zajema zasnovo in izdelavo radioamaterske radijske postaje z uporabo tehnologije programsko definiranega radia, za področje visokih frekvenc (HF) ter dela zelo visokih frekvenc (UHF). Za krmiljenje sklopov vezja in prenos digitalnih avdio signalov smo uporabili mikrokrmilnik. Signale procesira osebni računalnik z uporabo prosto dostopne programske opreme. Sprejeti radijski signal vezje pretvori v digitalno domeno, signal za oddajo pa pretvori nazaj v analogno domeno in ojačanega odda v izbrani del radijskega spektra. Realizirana radioamaterska radijska postaja je namenjena vzpostavljanju radioamaterskih zvez z uporabo različnih modulacij.
Keywords: programsko definirani radio, digitalno procesiranje signalov, DSP, I2S, analogna sita, modulacija
Published: 19.07.2013; Views: 1496; Downloads: 134
.pdf Full text (12,51 MB)

67.
Avtonomno raziskovanje mobilnega robota z meta-operacijskim sistemom ROS (Robotski operacijski sistem)
Tadej Motaln, 2013, undergraduate thesis

Abstract: Diplomsko delo opisuje razvoj mobilnega robota, ki je namenjen tekmovanju RoboCup Rescue in raziskovanju ter reševanju ponesrečencev ujetih v ruševinah v realnem scenariju nezgode. Predstavljena je zgradba robota in njegovih sistemov ter programsko okolje v katerem se razvijajo njegovi programi. Opisani so programi in funkcije, ki so povezane avtonomnim raziskovanjem robota. Podrobno pa je predstavljen razvoj algoritma za določanje globalnih ciljev robota. Rezultati celotnega dela so se izkazali za uspešne, ampak ugotavljamo, da je na tem področju še veliko prostora za izboljšave, predvsem v prihodnosti, ko bodo procesorji zmogljivejši.
Keywords: mobilni robot, avtonomna vožnja, raziskovanje prostora, procesiranje slik, določanje ciljev
Published: 04.11.2013; Views: 970; Downloads: 77
.pdf Full text (2,06 MB)

68.
STATISTIČNA OBDELAVA PODATKOV O PODOBNIH DELIH NA INTERNETU
Alen Merc, 2013, undergraduate thesis

Abstract: V diplomskem delu najprej predstavimo pojem plagiatorstva. Osredotočimo se na njegove značilnosti, kako ga odkrivamo ter kako ga preprečimo. Pojem plagiatorstva prav tako poskusimo opredeliti iz pravnega, kulturnega in etičnega vidika. Posebno poglavje je namenjeno kratkemu opisu opreme za odkrivanje plagiatov v besedilih. Iz nacionalnega portala odprte znanosti in drugih virov smo s pomočjo programa za odkrivanje podobnosti v besedilih ugotavljali podobnosti med posameznimi deli slovenskih univerz. Rezultate te obdelave smo podali v praktičnem delu diplomskega dela.
Keywords: plagiatorstvo, statistične metode, sistemi za detekcijo plagiatov, procesiranje naravnega jezika
Published: 03.01.2014; Views: 782; Downloads: 119
.pdf Full text (5,39 MB)

69.
IMPLEMENTACIJA VIRTUALNEGA AGENTA Z ODPRTO-KODNO REŠITVIJO VERBOT ENGINE
David Kolarič, 2014, undergraduate thesis

Abstract: Pričujoče diplomsko delo temelji na raziskavi virtualnih agentov in uporabi ogrodij za vzpostavitev le-teh. Predstavljen je primer implementacije virtualnega agenta. Sprva smo povzeli že znana teoretična izhodišča. Predstavili smo tri referenčne primere, ter podali različna ogrodja za vzpostavitev virtualnih agentov in jih analizirali. S tem smo se nato odločili za ogrodje, ki smo ga uporabili za vzpostavitev našega virtualnega agenta. Nadalje smo pogledali ekspertne sisteme in procesiranje naravnega jezika, ter uporabo regularnih izrazov v programskem jeziku C#. Predstavili smo rešitev Verbot engine 5, s katero smo izdelali virtualnega agenta, ki uporabniku omogoča hitro pridobivanje informacij o filmih, ki se predvajajo v slovenskih kinematografih. Pri tem smo se omejili na kinematografe Planet Tuš in Kolosej. Prikazali smo pridobivanje in shranjevanje podatkov, ter dostop virtualnega agenta do le-teh. Diplomsko nalogo smo zaključili s smernicami za nadalnji razvoj.
Keywords: virtualni agent, klepetalnik, ekspertni sistem, procesiranje naravnega jezika
Published: 20.05.2014; Views: 732; Downloads: 59
.pdf Full text (1,24 MB)

70.
VREDNOTENJE KAKOVOSTI VEČMODALNIH STORITEV V SODOBNIH TELEKOMUNIKACIJSKIH SISTEMIH
Tomaž Lovrenčič, 2014, doctoral dissertation

Abstract: V doktorski disertaciji obravnavamo problematiko vrednotenja kakovosti večmodalnih storitev v sodobnih telekomunikacijskih sistemih. Pri tem smo izpostavili degradacije, ki vplivajo na uporabniško kakovost in jih glede na izvor razdelimo v izvorne in omrežne. Njihov vpliv lahko izmerimo s subjektivnimi ali z objektivnimi metodami. Ker so večmodalne storitve lahko obojesmerni sistemi, je potreben nadzor degradacij na vhodnih in izhodnih modalnostih sistema. Pri tem prihaja do medmodalnega učinka kot posledice karakteristik človeške zaznave. Osredotočenost uporabnika na polja interesa (ROI) daje degradacijam v teh območjih večji vpliv, kar lahko izkoristimo za porazdeljeno vrednotenje. Cilj disertacije je predlagati model za vrednotenje kakovosti večmodalnih storitev in izdelati vzorčen koncept evalvatorja, ki bo upošteval omenjena dejstva. Za dosego cilja smo nalogo razdelili na tri področja: v prvem smo določili vpliv degradacij na vhodno modalnost, v drugem smo zgradili primerno večmodalno bazo HD-posnetkov in naredili subjektivno in objektivno vrednotenje izhodne modalnosti, v tretjem pa predlagali nov model večmodalnega porazdeljenega vrednotenja kakovosti. Pri vrednotenju kakovosti vhodne modalnosti sistema smo analizirali storitev IVR s funkcijo razpoznavanja govora, kjer smo na podlagi meritev povprečne objektivne ocene kakovosti (objMOS) iz govorne baze SpeechDat(II) ovrednotili vpliv degradacije transkodiranja in izgube paketov (PL). Govorni kodeki so pri tem pokazali precejšnja odstopanja, tudi med različnimi konfiguracijami istih govornih kodekov. Govorna izguba je degradirala signal do te mere, da je bila potrebna uporaba robustnejše modalnosti v obliki DTMF-izbiranja. Na podlagi analize smo predlagali klasifikator vhodne modalnosti na osnovi Gaussovih modelov (GMM). V učni fazi smo analizirali različne konfiguracije klasifikatorja. Testna faza je pokazala uspešno delovanje klasifikatorja za izbiro vhodne modalnosti v različnih scenarijih izgube paketov. Pri raziskavi vpliva degradacij na izhodno modalnost smo izdelali večmodalno bazo posnetkov s štirimi vrstami vsebine. Baza je vsebovala posnetke z avdiom (A, kodek AAC, 48kbps), videom (V, kodek H.264/AVC, 1920x1080) in avdio-videom (AV) pri različnih scenarijih izgube paketov. Izvedli smo subjektivno testiranje z 20 osebami na 240 posnetkih, pri katerih smo dobili povprečne subjektivne ocene kakovosti (subMOS), kar je služilo za referenco objektivnemu vrednotenju. Objektivno vrednotenje je potekalo s standardom PESQ, pri video modalnosti pa smo iz nabora 26 slikovnih metrik izbrali tisto z najboljšo korelacijo s subjektivno oceno: slikovno metriko NQM. Na podlagi rezultatov smo predlagali model vrednotenja kakovosti večmodalne storitve, ki je upošteval tip modalnosti, tip scene, količino degradacij in enomodalne ocene objMOS. Korelacija na testnem naboru je bila 0,892. Pri analizi osredotočenosti uporabnika storitve na ROI in možnosti porazdeljenega vrednotenja smo uporabili detektor vizualne razpoznave strukture obraza, ki temelji na algoritmu Viola-Jones s kaskadnimi klasifikatorji s šibkimi Haarovim podobnimi značilkami, ki smo ga ustrezno modificirali, da smo dosegli čim boljšo detekcijo obraza. Z analizo smo določili pristop porazdeljenega vrednotenja vizualne informacije z enostavnim vrednotenjem ozadja (ne-ROI) z metriko PSNR in kompleksnejšim vrednotenjem obraza (ROI) z metriko NQM. Pomembnost porazdeljenega vrednotenja kakovosti storitev smo potrdili s subjektivnimi testi.
Keywords: kakovost storitev, večmodalne vsebine, kakovost videa, kakovost govora, procesiranje in analiza slik, analiza avdia, klasifikacija
Published: 28.01.2015; Views: 1149; Downloads: 102
.pdf Full text (8,05 MB)

Search done in 0.27 sec.
Back to top
Logos of partners University of Maribor University of Ljubljana University of Primorska University of Nova Gorica