| | 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 - 5 / 5
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
IZDVAJANJE POZICIJE OČESNEGA ZRKLA S POMOČJO SPLETNE KAMERE
Gregor Spagnolo, 2011, diplomsko delo/naloga

Opis: Diplomsko delo opisuje dva postopeka za zaznavanje pozicije očesnega zrkla na digitalnih slikah in obširno analizo rezultatov. Najprej je predstavljen postopek za zaznavanje obraza in oči, nato pa sta podrobneje opisana algoritma Houghove transformacije in radialne simetrije. Večji poudarek je na radialni simetriji, saj smo algoritem implementirali sami s pomočjo odprtokodne knjižnice Emgu.CV in okolja .NET. Zaradi natančnejše analize smo oba postopka ovrednotili na dveh različnih zbirkah slik. Prva vsebuje slike z nizko ločljivostjo 384 x 286 pikslov, ki so po kvaliteti podobne slikam s povprečne spletne kamere, druga pa vsebuje slike z višjo ločljivostjo 512 x 768 pikslov. Rezultati kažejo, da sta oba predstavljena postopka primerna za izdvajanje pozicije zrkla v realnem času, pri čemer je povprečna napaka zaznave približno 5 % razdalje med zunanjima kotičkoma očes.
Ključne besede: Računalniški vid, detektor obraza, detektor oči, algoritem radialne simetrije, Houghova transformacija, kaskada Viola-Jones, odstranjevanje odseva, Emgu.CV
Objavljeno: 27.09.2011; Ogledov: 1583; Prenosov: 126
.pdf Celotno besedilo (1,99 MB)

2.
OBDELAVA SLIK ZA NENAVADNE DOGODKE S POMOČJO METOD STROJNEGA UČENJA
Marko Avguštin, 2011, diplomsko delo/naloga

Opis: Diplomsko delo vključuje študij literature in obstoječih rešitev na področju računalniškega vida in metod strojnega učenja. Diplomsko delo podrobneje naslavlja obdelavo in procesiranje slik s pomočjo strojnega učenja. V različnih okoljih, npr. v gospodinjstvu, lahko pride do pričakovanih in nepričakovanih dogodkov. V okviru diplomske naloge smo razvili prototipno aplikacijo, ki nadzira dogodke v enem prostoru. Aplikacija beleži dogodke preko kamere in jih nato s pomočjo metod strojnega učenja skuša razpoznati kot pričakovane ali nepričakovane.
Ključne besede: računalniški vid, strojno učenje, zaznavanje dogodkov, EMGU CV, WEKA
Objavljeno: 11.10.2011; Ogledov: 1862; Prenosov: 128
.pdf Celotno besedilo (1,78 MB)

3.
SLEDENJE OBRAZOM NA VIDEO POSNETKIH
Tilen Bobek, 2012, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu preučujemo algoritme na področju sledenja obrazom na video posnetkih. Sprva razčlenimo področje raziskovanja in predstavimo teoretično osnovo priljubljenih sledilnih algoritmov. Večji poudarek namenjamo zasnovi lastne sledilne metode, ki za predstavitev obraza uporablja značilnice za opis barv in tekstur. Izhodišče za razvoj predstavlja obstoječi algoritem Camshift, ki temelji na metodi za iskanje lokalnega ekstrema funkcije in opisuje gostoto porazdelitve podatkovnih vrednosti. Razvili smo orodje za analizo učinkovitosti delovanja sledilnih algoritmov, s pomočjo katerega smo preizkusili sledilne metode na izbranih video posnetkih, ki prikazujejo obraze. Dobljene rezultate smo analizirali in jih med seboj primerjali. Ugotovili smo, da sledilna metoda, ki smo jo razvili sami, dosega boljše rezultate od algoritmov, s katerima smo jo primerjali.
Ključne besede: Računalniški vid, sledenje gibanju, algoritem povprečnega premika, algoritem Camshift, algoritem Lucas-Kanade, optični tok, histogrami, OpenCV, Emgu CV
Objavljeno: 31.05.2012; Ogledov: 2394; Prenosov: 135
.pdf Celotno besedilo (10,39 MB)

4.
OPTIČNO RAZPOZNAVANJE ZNAKOV IZ SLIK IN VIDEA
Aljaž Štraser, 2012, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu obravnavamo optično razpoznavo znakov iz slik in videa. Teoretični del obsega študijo procesa optične razpoznave znakov, kjer analiziramo vse pomembne korake predobdelave slik, detekcije besedila in razpoznave znakov. Praktični del obsega izdelavo aplikacije v okolju .NET, kjer najprej z uporabo knjižnice Emgu CV implementiramo algoritma za detekcijo orientacije besedila in izločitev besedila iz ozadja ter ostalih nepotrebnih grafičnih elementov. Predobdelane slike z besedilom nato obdelamo s prostodostopnim sistemom za optično razpoznavo znakov Tesseract OCR, za katerega izdelamo tudi podporo razpoznavi znakov slovenskega črkopisa. Razpoznavalnik Tesseract OCR preko ovoja .NET Emgu.CV.OCR vključimo v našo aplikacijo.
Ključne besede: Optično razpoznavanje znakov, Obdelava slik, Emgu CV, Tesseract OCR, ogrodje .NET
Objavljeno: 27.11.2012; Ogledov: 1146; Prenosov: 109
.pdf Celotno besedilo (1,63 MB)

5.
KRMILJENJE RAČUNALNIŠKE IGRE S POMOČJO SLEDENJA GIBANJU
Borut Bergant, 2012, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu se ukvarjamo z razvojem naravnega vmesnika na osnovi računalniškega vida, s pomočjo katerega uporabnik lahko krmili preprosto računalniško igro. V tej diplomi dejansko preučujemo metode za sledenje gibanju v digitalnih slikah, zajetih s spletno kamero, ki je nameščena na stropu sobe. Osnovni cilj našega algoritma je v realnem času zaznati gibe rok osebe na zajeti digitalni sliki in jih pretvoriti v ukaze, s katerimi krmilimo računalniško igro. Algoritem temelji na preprostih, a časovno zelo učinkovitih metodah računalniškega vida. Naša skoraj realnočasovna rešitev je implementirana v programskem jeziku C# s pomočjo knjižnic OpenCV in Emgu CV. Našo aplikacijo z integriranim naravnim vmesnikom je preizkusilo več testnih oseb, ki so ocenjevale predvsem uporabnost naše rešitve pri krmiljenju spletnih iger. Rezultati so pokazali, da je naš naravni vmesnik primeren za krmiljenje računalniških iger, ki zahtevajo do dva različna ukaza.
Ključne besede: računalniški vid, kamera, sledenje gibanju, OpenCV, Emgu CV
Objavljeno: 30.11.2012; Ogledov: 1050; Prenosov: 68
.pdf Celotno besedilo (2,40 MB)

Iskanje izvedeno v 0.13 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici