| | 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 - 1 / 1
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Razvoj odločitvenega modela za izbiro multimodalne biometrične nadzorne tehnologije
Tomaž Božič, 2016, magistrsko delo/naloga

Opis: V magistrskem delu se ukvarjamo z razvojem prototipnega sistema za podporo odločanju pri izbiri multimodalne biometrične nadzorne tehnologije. V teoretičnem delu so predstavljene najbolj razširjene metode biometrične identifikacije in verifikacije. Nato smo predstavili sisteme za strojno učenje z metodo podatkovnega rudarjenja. Natančno smo predstavili tudi programsko orodje Orange in utemeljili, zakaj smo ga uporabili. V empiričnem delu naloge smo razvili prototip večkriterijskega odločitvenega modela za pomoč svetovalcem/prodajnikom pri izbiri topologije sistema za potrebe varovanja določenega objekta. Model smo razvili s pomočjo sistema na podlagi strojnega učenja Orange. V modelu smo uporabili naslednje klasifikacijske metode: Naive Beyes, Neural Network, k NN, SVM, Random Forest in Classification Tree. Model smo naučili in validirali na dejanskih podatkih obravnavanega podjetja. Kot najtočnejša metoda pri klasifikaciji se je izkazala metoda klasifikacije Random Forest z natančnostjo klasifikacije CA 98,63 %. Razviti model je pokazal zadovoljivo natančnost pri ustrezni izbiri sistema biometrične identifikacije in verifikacije.
Ključne besede: pristopna kontrola, biometrija, strojno učenje, klasifikacija, večkriterijski odločitveni modeli
Objavljeno: 18.10.2016; Ogledov: 841; Prenosov: 62
.pdf Celotno besedilo (2,27 MB)

Iskanje izvedeno v 0.03 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici