| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Iskanje po katalogu digitalne knjižnice Pomoč

Iskalni niz: išči po
išči po
išči po
išči po
* po starem in bolonjskem študiju

Opcije:
  Ponastavi


1 - 2 / 2
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Razpoznavanje človeških emocij na digitalnih posnetkih s pomočjo konvolucijskih nevronskih mrež
Aleš Pernat, 2020, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo se ukvarjali z razvrščanjem šestih osnovnih človeških emocij in nevtralnega izraza s pomočjo digitalnih posnetkov in konvolucijskih nevronskih mrež. Pregledali smo področje razpoznavanja človeških emocij in natančno preučili konvolucijske nevronske mreže. Implementirali smo več modelov sodobnih konvolucijskih nevronskih mrež, ob tem pa razvili tudi lastne modele. Uporabili smo knjižnico Tensorflow in programski jezik Python. Naše predlagane rešitve smo preizkusili na prosto dostopnih podatkovnih zbirkah CK+, MMI in JAFFE. Slike iz podatkovnih zbirk smo obogatili z zrcaljenjem in rotiranjem, tako da smo dobili večjo količino podatkov. Za validiranje smo uporabili pristop, neodvisen od subjekta, in petkratno navzkrižno validacijo. Najboljši rezultati razvrščanja z našimi predlaganimi metodami so bili 91,65 % na zbirki CK+, 59,08 % na zbirki MMI in 67,86 % na zbirki JAFFE. Rezultati na zbirki CK+ so primerljivi z rezultati sorodnih del, na preostalih dveh zbirkah pa je uspešnost razvrščanja z našimi pristopi bistveno slabša od rezultatov sorodnih del.
Ključne besede: človeške emocije, konvolucijske nevronske mreže, digitalne slike, strojno učenje
Objavljeno: 04.01.2021; Ogledov: 116; Prenosov: 28
.pdf Celotno besedilo (1,30 MB)

2.
Razvoj mobilne aplikacije diabetolog
Aleš Pernat, 2017, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu se bomo seznanili z izdelavo aplikacije za pametne telefone z operacijskim sistemom Android. Cilj je izdelati aplikacijo, ki olajša vodenje podatkov o prehrani in stanju sladkornih bolnikov. Aplikacija omogoča dodajanje treh vrst vnosov – navaden vnos, obrok in aktivnost. Omogoča prikaz statistike za določeno obdobje, shranjevanje razmerij kritja za ogljikove hidrate, občutljivost za inzulin ob različnih obdobjih dneva, ciljne meje sladkorja in čas delovanja inzulina. Za univerzalnejšo uporabo ima podporo za shranjevanje podatkov v storitvi Google Drive
Ključne besede: Android, Java, Sladkorna bolezen, zdravje, vodenje
Objavljeno: 06.10.2017; Ogledov: 406; Prenosov: 120
.pdf Celotno besedilo (2,81 MB)

Iskanje izvedeno v 0.07 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici