| | 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 - 3 / 3
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
POHITRITEV POSTOPKA ZA LOKALIZIRANJE OBRAZOV IZ KNJIŽNICE OPENCV NA OPERACIJSKEM SISTEMU ANDROID
Boris Špringar, 2015, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo se ukvarjali s pohitritvijo postopkov za lokaliziranje obrazov. Pregledno smo predstavili obstoječe algoritme za zaznavanje obrazov iz knjižnice OpenCV. V praktičnem delu naloge smo spremenili osnovni algoritem za zaznavanje obrazov iz knjižnice OpenCV, prirejen za mobilne naprave z operacijskim sistemom Android, da algoritem za ceno manjše natančnosti deluje hitreje. Osnovni algoritem je splošen in se lahko uporablja na vseh napravah, ki podpirajo izvajanje kode C++. Zaradi želje po splošnosti se algoritem lahko izvaja na različnih napravah, a delovanje tega algoritma na nobeni ni posebej hitro. V diplomskem delu smo ta algoritem spremenili iz splošno namenskega v specifičnega tako, da smo mu odvzeli določene manj pomembne funkcionalnosti, priredili kodo za naprave Android, ob tem pa smo optimizirali še hitrost izvajanja, vse na račun malenkostnega zmanjšanja natančnosti lokaliziranja obrazov. Eksperimentalni rezultati so pokazali, da s prilagajanjem algoritma ciljni napravi takšen algoritem deluje bistveno hitreje (do 13 ms hitreje kot izvirni algoritem pri lokaliziranju obrazov na enem posnetku) na račun zmanjšanja uspešnosti lokaliziranja obrazov za 18 %.
Ključne besede: Android, knjižnica OpenCV, razvojno okolje NDK, lokaliziranje obrazov, pohitritev
Objavljeno v DKUM: 22.05.2015; Ogledov: 1537; Prenosov: 197
.pdf Celotno besedilo (2,42 MB)

2.
RAZPOZNAVANJE REGISTRSKIH TABLIC NA MOBILNEM TELEFONU Z OPERACIJSKIM SISTEMOM ANDROID
Gregor Bačun, 2014, diplomsko delo

Opis: V tem diplomskem delu smo se ukvarjali z razpoznavo registrskih tablic na mobilnem telefonu z operacijskim sistemom Android. Kot izhodiščno metodo smo uporabili detekcijo s konturami. Z uporabo različnih morfoloških operacij smo izboljšali natančnost razpoznave, vključili pa smo še sistem za optično razpoznavo znakov. Nastala je aplikacija, s katero med vožnjo iz video toka zajemamo slike ter na njih lociramo registrske tablice. Iz njih nato izločimo posamezne znake in jih pretvorimo v tekst. V zadnjem koraku enake registrske tablice združimo s pomočjo primerjave histogramov in na ta način še izboljšamo končne rezultate. Uspešnost postopka smo preverjali s pomočjo predhodno zajetega video materiala. Ocenjevali smo uspešnost posameznih faz ter uspešnost celotnega postopka. Rezultati kažejo, da smo glede na metodo, iz katere smo izhajali, uspešnost razpoznave registrskih tablic bistveno izboljšali. Odstotek pravilno razpoznanih registrskih tablic namreč presega 80 %.
Ključne besede: razpoznavanje registrskih tablic, obdelava digitalnih slik, segmentacija, primerjava histogramov, knjižnica OpenCV, knjižnica Tesseract, operacijski sistem Android
Objavljeno v DKUM: 20.05.2014; Ogledov: 2926; Prenosov: 212
.pdf Celotno besedilo (12,51 MB)

3.
RAZVOJ APLIKACIJE RAČUNALNIŠKEGA VIDA ZA MOBILNI TELEFON IPHONE
Miha Gaberšek, 2010, diplomsko delo

Opis: Cilj diplomskega dela je razviti zabavno aplikacijo na osnovi metod računalniškega vida, ki se bo izvajala na mobilnem telefonu (tj. mobilnik) Apple iPhone. Zastavimo si temeljno vprašanje, ali lahko s pomočjo aplikacije, ki se izvaja na mobilniku, v skoraj realnem času razpoznamo dele človeškega telesa. Razvijemo aplikacijo iDelude, ki opravi obdelovanje po naslednjem postopku. S fotoaparatom mobilnika najprej posnamemo sliko osebe. Z metodami računalniškega vida in digitalne obdelave slik nato razpoznamo telo, ga obarvamo v prevladujočo kožno barvo osebe, intimne dele pa prekrijemo z nadomestnimi oblačili. Položaje telesa in telesnih struktur določimo na osnovi razpoznanega obraza. Obraz razpoznavamo s funkcijami iz odprto kodne knjižnice za računalniški vid, in sicer knjižnice OpenCV. Te funkcije v določenih delih ustrezno prilagodimo oz. včasih tudi nadgradimo. Velikost razpoznanega obraza služi za umestitev dodatnih oblačil na sliko, razpoznana prevladujoča barva obraza pa je barva, s katero nadomestimo obstoječa oblačila osebe. V diplomskem delu tudi opišemo vsa razvojna okolja, orodja in druga potrebna znanja, ki so nujna za razvoj mobilne aplikacije za mobilnik iPhone. Na osnovi rezultatov ugotovimo, da je implementacija takšne aplikacije možna, hkrati pa pokažemo, da so današnji mobilniki že dovolj zmogljivi, da lahko z njimi v doslednem času opravimo kombinacijo zahtevnejših operacij iz področja računalniškega vida.
Ključne besede: obdelava slik, razpoznavanje obrazov, mobilna aplikacija, multimedija, knjižnica OpenCV, mobilni telefon iPhone
Objavljeno v DKUM: 27.05.2010; Ogledov: 3157; Prenosov: 370
.pdf Celotno besedilo (3,00 MB)

Iskanje izvedeno v 0.09 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici