| | 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


21 - 30 / 52
Na začetekNa prejšnjo stran123456Na naslednjo stranNa konec
21.
NAPREDNI UPORABNIŠKI VMESNIK NA OSNOVI POSTOPKOV RAČUNALNIŠKE OBDELAVE SLIK
Jože Baligač, 2014, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo se ukvarjali s preučevanjem postopkov za razpoznavo kretenj rok ter razvojem naprednega, naravnega uporabniškega vmesnika. Produkta raziskovanja sta algoritem, zmožen razpoznave desetih različnih statičnih in dinamičnih kretenj, ter napredna aplikacija kot intuitivni vmesnik za interakcijo z računalnikom. Algoritem razpoznave kretenj je zgrajen iz dveh večjih modulov. Prvi je namenjen razpoznavi statičnih kretenj in sestoji iz segmentacije na osnovi barve kože, ekstrakcije Hu-jevih invariantnih momentov in klasifikacije z metodo podpornih vektorjev. Drugi modul, namenjen razpoznavi dinamičnih kretenj, sestoji iz prilagojenega algoritma CAMSHIFT, ki smo ga izboljšali z metodo odštevanja ozadja in preproste klasifikacijske metode, ki za svoje delovanje uporablja krožno vrsto. Razpoznavo statičnih kretenj smo validirali na množici 300 digitalnih slik, kjer je bila največja dosežena uspešnost 86,66 %. Razpoznavo dinamičnih pa na 20 videoposnetkih, kjer smo dosegli 95 % uspešnost. Uporabnost, zadovoljstvo in enostavnost uporabe predlaganega uporabniškega vmesnika smo ocenili s pomočjo eksperimenta in ankete. Rezultati so pokazali, da je predlagan uporabniški vmesnik uporaben, enostaven in hkrati zagotavlja dobro uporabniško izkušnjo ter ga lahko klasificiramo v skupino naravnih uporabniških vmesnikov.
Ključne besede: obdelava digitalnih slik, računalniški vid, naravni uporabniški vmesnik, razpoznava kretenj
Objavljeno: 15.07.2014; Ogledov: 1404; Prenosov: 137
.pdf Celotno besedilo (2,79 MB)

22.
AVTOMATSKO PREPOZNAVANJE OČI IZ DIGITALNIH POSNETKOV
Tadej Jerovšek, 2014, diplomsko delo

Opis: V tem diplomskem delu se ukvarjamo z detektiranjem oči v barvnih digitalnih posnetkih ter segmentacijo le-teh, saj večina obstoječih metod vrača kot rezultat le oklepajočo škatlo očesa. Pri reševanju tega problema smo za detekcijo beločnice uporabili barvni prostor HSV, za iskanje šarenice smo uporabili prileganje modela, pri določitvi zenice pa smo uporabili nevronsko mrežo. Naš algoritem smo nato validirali na bazi 50 slik, kjer smo ugotavljali uspešnost za posamezne komponente očesa. Pri tem smo ugotovili, da pri večini razpoznamo komponento v dobri meri, vendar pri nekaterih razpoznamo tudi napačni del slike. Kot izhod oblikujemo maske posameznih komponent, ki jih lahko uporabimo za nadaljnja dela z očmi.
Ključne besede: računalniški vid, prepoznavanje oči, razpoznavanje vzorcev, digitalna obdelava slik, Houghova transformacija, nevronske mreže
Objavljeno: 16.06.2014; Ogledov: 1497; Prenosov: 87
.pdf Celotno besedilo (2,10 MB)

23.
PRIMERJAVA ALGORITMOV ZA PREPOZNAVO ČRTNE KODE
Bojan Janžek, 2014, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu so opisani in testirani štirje algoritmi za prepoznavo črtne kode ter primerjava med njimi. Algoritma 1 in 2 sta plod lastne ideje, medtem ko je algoritem 3 povzet po akademskem članku, algoritem Zxing pa je odprtokoden algoritem za prepoznavo črtne kode na mnogih platformah. Primerjali smo algoritme po uspešnosti in hitrosti prepoznave ne enakem naboru testnih slik.
Ključne besede: digitalna obdelava slik, črtna koda, EAN-13
Objavljeno: 04.06.2014; Ogledov: 1002; Prenosov: 83
.pdf Celotno besedilo (2,65 MB)

24.
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: 20.05.2014; Ogledov: 2201; Prenosov: 163
.pdf Celotno besedilo (12,51 MB)

25.
OCENJEVANJE ČUSTVA OSEBE NA OSNOVI DIGITALNIH POSNETKOV
Uroš Mlakar, 2014, magistrsko delo

Opis: V tem magistrskem delu smo se ukvarjali s študijem postopkov za razpoznavanje človeških čustev na osnovi digitalnih posnetkov. V praktičnem delu te magistrske naloge smo razvili izviren računalniški razpoznavalni sistem, ki temelji na teksturnih značilkah. Algoritem v prvem koraku poišče grob položaj obraza na vhodni sliki, zatem pa v dobljeni regiji računamo ujemanje obraza z modelom AAM (Active Appearance Models). Nato rotiramo obraz za izračunan kot v pravilen frontalni položaj. V zadnji fazi algoritma s pomočjo koordinat iz modela AAM natančno izrežemo obraz iz slike, zatem pa obraz aproksimiramo z elipso, s čimer odstranimo odvečne informacije z slike. Obrezan obraz na koncu popišemo s teksturno značilko HOG (Histogram of Oriented Gradients). Vmesni rezultat je histogram, ki ga posredujemo v stroje SVM (Support Vector Machines) za klasifikacijo, pri čemer za vsako od šestih osnovnih emocij naučimo lasten SVM. Razvili smo dve varianti algoritma, in sicer algoritem na osnovi statičnih 2D slik in algoritem na osnovi slik razlik. Prvi algoritem uporablja za razpoznavanje čustev le trenutno sliko opazovane osebe, medtem ko drugi algoritem detektira spremembe obraza pri izražanju čustev. Algoritem na osnovi statičnih 2D slik smo nadgradili z algoritmom Adaboost, algoritem na osnovi slik razlik pa smo razširili s tremi variantami, kjer pri gradnji histograma s pomočjo interpolacije vnesemo še vmesne korake pri spreminjanju obraza iz nevtralnega v obraz z izkazanim čustvom. Razvite algoritme smo testirali na dveh javno dostopnih testnih podatkovnih bazah: bazi MMI Facial Expression Database (MMI) in bazi Cohn-Kanade. Z algoritmom na osnovi statičnih 2D slik smo na bazi MMI dosegli najvišjo uspešnost 76,31 %, na bazi CK pa 91,49 %. Z algoritmom na osnovi slik razlik pa smo na bazi MMI dosegli 74,63 % uspešnost, na bazi CK pa se je uspešnost prepoznavanja čustev povzpela kar na 95,64 %.
Ključne besede: obdelava digitalnih slik, razpoznavanje vzorcev, prepoznavanje čustev, obrazi, teksturne značilke
Objavljeno: 20.05.2014; Ogledov: 2114; Prenosov: 250
.pdf Celotno besedilo (2,56 MB)

26.
AVTOMATSKO ŠTETJE OSEB S POMOČJO TEHNIK RAČUNALNIŠKEGA VIDA
Aleksander Valenko, 2014, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo se ukvarja s prepoznavanjem oseb, ki se gibajo, in njihovim štetjem. V sklopu diplomskega dela se je razvil algoritem za avtomatsko štetje oseb na osnovi video posnetka. Algoritem deluje tako, da na slikah, ki jih zajame s spletno kamero, poišče osebe. Za iskanje oseb se uporabi povprečna slika, ki se odšteje od zajete slike, nato pa se s pomočjo računalniškega vida ugotovi, ali je na sliki oseba. Na osnovi obdelane slike algoritem označi zaznano osebo na sliki, hkrati pa ustrezno spremeni števec za štetje oseb. Algoritem se je med izdelavo dela integriral v prototipno aplikacijo, ki s pomočjo grafičnega uporabniškega vmesnika prikazuje rezultate. Algoritem je bil testiran na desetih video posnetkih, na katerih so se odvijali različni scenariji vstopanja in/ali izstopanja oseb v/iz prostora. Na podlagi pridobljenih rezultatov je izračunana natančnost algoritma, ki je 80 %, hitrost obdelave posamezne slike pa je 0,125 sekunde na tipični današnji strojni opremi.
Ključne besede: premikanje oseb, zaznavanje oseb, označevanje osebe, štetje, obdelava digitalnih slik in videa, zajem slik s spletno kamero
Objavljeno: 19.05.2014; Ogledov: 1282; Prenosov: 76
.pdf Celotno besedilo (17,57 MB)

27.
LASERSKI KAZALNIK KOT RAČUNALNIŠKA MIŠKA
Mišo Muršič, 2013, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo se ukvarjali z implementacijo nove lokatorske naprave s pomočjo laserskega kazalnika. Podatke o položaju laserskega kazalnika smo pridobili s kamero ter s postopki računalniškega vida, ki smo jih nato v realnem času pretvorili v premik računalniške miške. Preučili smo obstoječe metode, ki se uporabljajo za detektiranje oziroma sledenje objektom, ter postopke simulacije računalniške miške. Razvili smo aplikacijo, ki na tri različne načine pridobi podatke o premiku laserskega kazalnika in glede na te podatke simulira delovanje računalniške miške. V naši aplikaciji smo torej za detektiranje laserskega kazalnika uporabili metodo za detekcijo na osnovi barve ter dve metodi za detekcijo na osnovi sledenja premika objekta. Našo rešitev smo preizkusili v testnem okolju, pri čemer smo spreminjali osvetlitev v prostoru. Rezultati so pokazali, da naša rešitev deluje praktično neodvisno od osvetlitve v prostoru. Pokazalo pa se je tudi, da je upravljanje računalniškega sistema s pomočjo laserskega kazalnika bistveno počasnejše kot s pomočjo računalniške miške.
Ključne besede: računalniška miška, laserski kazalnik, digitalna obdelava slik, segmentacija, detekcija barve, optični pretok, razlika slik
Objavljeno: 13.11.2013; Ogledov: 1895; Prenosov: 80
.pdf Celotno besedilo (2,34 MB)

28.
ZAZNAVANJE NENAVADNIH DOGODKOV S POMOČJO KAMERE PRIKLJUČENE NA USMERJEVALNIK
Jernej Rezec, 2013, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo se ukvarjali z razvojem preprostega programskega sistema za zaznavo gibanja na osnovi računalniškega vida, ki se izvaja na usmerjevalniku. Sistem sestoji iz usmerjevalnika, na katerem je naložen operacijski sistem OpenWrt, spletne kamere in treh različnih računalniških algoritmov. Za zaznavanje gibanja smo implementirali naslednje tri algoritme, in sicer algoritem slika razlik, algoritem modeliranje ozadja in algoritem akumulirana slika razlik. Razvite algoritme smo pod istimi pogoji (tj. ob istem številu zajetih slik in isti sceni) preizkusili tako na osebnem računalniku, kakor tudi na usmerjevalniku. Rezultati so pokazali, da se zaradi svoje preprostosti najhitreje izvede algoritem slika razlik. Ugotovili pa smo tudi, da zaznavanje gibanja s tem algoritmom ni tako zanesljivo kot pri ostalih dveh algoritmih, ki sicer obdelata manjše število slik na sekundo. S pomočjo algoritma slika razlik lahko v povprečju obdelamo 34 slik na sekundo, z najpočasnejšim algoritmom, tj. algoritem modeliranje ozadja, pa obdelamo 9 slik na sekundo, pri čemer smo uporabili usmerjevalnik ASUS WL-500G V1.
Ključne besede: usmerjevalnik, kamera, OpenWrt, programski jezik C, računalniki vid, zaznavanje gibanja, obdelava digitalnih slik
Objavljeno: 22.05.2013; Ogledov: 1370; Prenosov: 119
.pdf Celotno besedilo (2,17 MB)

29.
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: 1472; Prenosov: 137
.pdf Celotno besedilo (1,63 MB)

30.
Vgnezdene izbočene lupine kot značilnice za zaznavo dvojnikov digitalnih slik in video posnetkov
Smiljan Šinjur, 2011, doktorska disertacija

Opis: V doktorski disertaciji obravnavamo problematiko iskanja podobnih slik in video posnetkov. Iz slike tvorimo geometrijsko značilnico: vgnezdeno izbočeno lupino, ki jo nato pretvorimo še v vektorsko značilnico. V disertaciji opišemo dva postopka za tvorbo značilnice slike. V prvem tvorimo vgnezdene izbočene lupine iz binarne slike. V drugem pa iz sivin slike tvorimo zaporedje binarnih slik. Vgnezdene izbočene lupine tvorimo na vseh binarnih slikah iz zaporedja. Vse točke iz slike se nahajajo na rastrski mreži. Za te točke smo razvili postopek tvorbe vgnezdenih izbočenih lupin, ki je linearne časovne zahtevnosti, odvisen le od števila pikslov na sliki. Za vektorske značilnice smo razvili nov postopek določanja razdalje oziroma podobnosti. Razdaljo imenujemo razdalja relacij sosedstva. Iz vektorske značilnice izračunamo štiri koeficiente, ki opisujejo monotonost funkcije. Razdalja relacij sosedstva je funkcija razlik in vsote štirih koeficientov značilnice. V disertaciji opišemo tudi razširitev značilnice na zaporedje binarnih slik in razdalje relacij sosedstva za problem iskanja dvojnikov video posnetkov. S preizkusom učinkovitosti na slikah smo ocenili kvaliteto razvitih algoritmov. Pri učinkovitosti zaznave dvojnikov se najbolje izkaže značilnica zaporednih binarnih slik v kombinaciji s korelacijskim koeficientom. Obratno, najboljše časovne rezultate dosega algoritem tvorbe značilnice iz binarne slike, vendar algoritem tvorbe značilnice iz zaporednih binarnih slik ne zaostaja mnogo. Tako pravilnostna kot časovna učinkovitost sta zelo dobri tudi pri razvitem postopku iskanja dvojnikov video posnetkov.
Ključne besede: digitalna obdelava slik, digitalna obdelava video posnetkov, zaznava dvojnikov, mera podobnosti, računalniška geometrija, vgnezdene izbočene lupine, tvorba značilnice, podobnost značilnic
Objavljeno: 22.09.2011; Ogledov: 2044; Prenosov: 140
.pdf Celotno besedilo (1,46 MB)

Iskanje izvedeno v 0.2 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici