| | 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.
Zaznavanje obrazov v video vsebinah in njihova klasifikacija
Grega Močnik, 2017, magistrsko delo

Opis: Namen magistrskega dela je razviti sistem, ki zna učinkovito zaznati obraz v video vsebinah. Izdelali smo sistem, ki zazna obraz in ga klasificira za nadaljnjo obravnavo v drugih sistemih. Razložili smo proces zaznave in prepoznave obraza, napisali kratek pregled tehnologij in algoritmov, ki se uporabljajo danes. Predstavili smo princip zaznave obraza v video vsebinah, ki je neodvisen od vira video vsebine. Uporabljeni metodi za zaznavo obrazov sta analiza glavnih komponent in razvrščanje značilk s Haarovimi razvrščevalniki. Pri izvedbi sistema zaznave obrazov v video vsebinah smo uporabili funkcije iz knjižnice OpenCV. Sistem je bil razvit v programskem jeziku Python, saj smo želeli ustvariti sistem, ki je med drugim tudi prenosljiv med platformami. Sistem se je med testiranjem izkazal za učinkovitega, z določenimi izboljšavami pa bo koristna osnova za nadaljnjo procesiranje in prepoznavo obrazov.
Ključne besede: zaznavanje obraza, prepoznava obraza, analiza glavnih komponent, Haarov klasifikator, video
Objavljeno: 25.05.2017; Ogledov: 939; Prenosov: 173
.pdf Celotno besedilo (2,32 MB)

2.
AVTOMATSKO PREPOZNAVANJE OBRAZOV V IDEO SIGNALU V REALNEM ČASU
Mihael Dimec, 2012, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi smo opisali digitalno sliko ter uporabljene postopke procesiranja digitalne slike, postopek iskanja objekta/obraza v digitalni sliki s Haarovim kaskadnim klasifikatorjem, uporabljen postopek detekcije gibanja ter nekaj postopkov prepoznavanja obrazov. Najbolj natančno smo opisali metodo glavnih komponent ali PCA, ki smo jo tudi implementirali. Implementacijo PCA smo združili v aplikacijo, ki implementira avtorizacijo vstopa v laboratorij in prilagajanje višine interaktivne platforme BQ-portala višini uporabnika. Izvedbo algoritmov smo tudi opisali. Nadalje smo izvedli preizkus, kako nekateri dejavniki pri postopku in prepoznavanja obrazov vplivajo na uspešnost prepoznavanja. Na koncu smo še našteli nekatere druge možnost uporabe opisanih tehnologij.
Ključne besede: prepoznavanje obrazov v realnem času, detekcija obrazov, Haarov kaskadni klasifikator, detekcija gibanja, procesiranje digitalne slike, PCA, metoda glavnih komponent
Objavljeno: 10.05.2012; Ogledov: 2188; Prenosov: 252
.pdf Celotno besedilo (2,58 MB)

Iskanje izvedeno v 0.08 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici