| | 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


41 - 50 / 74
Na začetekNa prejšnjo stran12345678Na naslednjo stranNa konec
41.
RAZPOZNAVANJE IN UPORABA SPLETNIH VIROV NA PRIMERU ANDROID APLIKACIJE: NAKUPOVALNI SEZNAM
Primož Pernat, 2012, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo predstavili način implementacije Android aplikacije. Namen aplikacije je uporabniku smiselno prikazati podatke, ki smo jih pridobili z razpoznavanjem spletnih strani. Uporabili smo dva načina razpoznavanja in ju primerjali med seboj. Vse dobljene podatke smo shranili v podatkovno bazo in jih prenašali na mobilno napravo preko spletne storitve. Želeli smo, da aplikacija deluje hitro in enostavno. Uporabili smo servis in asinhrono opravilo, ki deluje v ozadju aplikacije. Zaradi velike količine podatkov smo ustvarili lokalno bazo za shranjevanje le-teh. Zgledovali smo se po drugih aplikacijah za nakupovalne sezname, vendar smo našo prilagodili slovenskemu trgu.
Ključne besede: spletni vir, Android, razpoznavanje, aplikacija
Objavljeno: 23.07.2012; Ogledov: 1443; Prenosov: 179
.pdf Celotno besedilo (17,88 MB)

42.
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: 1147; Prenosov: 109
.pdf Celotno besedilo (1,63 MB)

43.
RAZPOZNAVANJE SPECIFIČNIH PREMIKOV MOBILNE NAPRAVE IZ SIGNALOV ZAJETIH S POMOČJO VGRAJENIH INERCIJSKIH SENZORJEV
Jože Kraner, 2012, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo zajema aktualno tematiko naprednejšega načina interakcije človek-mobilni telefon. V diplomskem delu je predstavljen postopek, ki s pomočjo signalov, zajetih iz pospeškometra, vgrajenega v mobilno napravo, razpozna specifične premike mobilne naprave. Opisani so postopki zajemanja, segmentacije, prevzorčenja in časovnega poravnavanja signalov. Predlagan postopek razpoznavanja med različnimi premiki mobilne naprave temelji na analizi glavnih komponent. Predstavili smo rezultate testiranj zgrajenega postopka in prišli do ugotovitev, da postopek z 99% natančnostjo razpozna med tremi različnimi premiki. Pri razpoznavanju med 10 različnimi premiki je natančnost 75%. Postopek se je dobro izkazal tudi na področju biometrije, saj v 73% pravilno razpozna osebo, ki je izvedla določen premik naprave.
Ključne besede: razpoznavanje premikov, pospeškometer, mobilna naprava, analiza glavnih komponent, interakcija človek-mobilni telefon
Objavljeno: 26.11.2012; Ogledov: 1082; Prenosov: 74
.pdf Celotno besedilo (2,59 MB)

44.
Razgradnja optičnih interferenčnih in inercijskih signalov za analizo človekovih vitalnih funkcij
Sebastijan Šprager, 2013, doktorska disertacija

Opis: V doktorski disertaciji raziskujemo nove pristope, ki za nemoteče spremljanje človekovih vitalnih funkcij temeljijo na razgradnji optičnih interferenčnih in inercijskih signalov. Uporabljamo optični interferometer. Gre za izredno občutljiv senzor, ki je ob posrednem ali neposrednem stiku s človeškim telesom sposoben zaznati še tako majhne perturbacije, povzročene z mehanskimi in akustičnimi vplivi človekovih vitalnih funkcij. Njihovi prispevki so superponirani v interferenčnem signalu. Uvajamo nove dekompozicijske postopke, ki iz takega sestavljenega signala izluščijo prispevke posameznih opazovanih vitalnih funkcij. Inercijske signale, ki opredeljujejo človekovo gibanje, zajemamo s pospeškometrom. Izmerjeni pospeški so primerni za analizo in identifikacijo hoje. Analizni postopek poudarja ciklostacionarne lastnosti hoje s pomočjo statistik višjih redov. V začetnem poglavju pregledamo trenutno stanje tehnike na področju nemotečega spremljanja in analize vitalnih funkcij. Razložimo fiziološke značilnosti, ki so pomembne pri spremljanju človekovih vitalnih znakov. Razpoznavamo jih z razvitimi algoritmi iz nemotečih meritev, hkrati pa jih uporabljamo za referenco. Posvečamo se predvsem srčnemu utripu, dihanju in gibanju. V posebnem poglavju podrobneje predstavimo tudi optični interferometer, ki ima kot senzor najpomembnejšo vlogo pri naših raziskavah. Pri snovanju metodološkega aparata smo morali najprej razviti različne pristope za demodulacijo interferenčnih signalov. Ti so namreč frekvenčno modulirani, zato pomeni demodulacija uvodni korak v njihovo razgradnjo. Metode za razgradnjo optičnih interferenčnih signalov temeljijo na različnih fizioloških značilnosti vitalnih funkcij, katerih energijska vsebina prevladuje v različnih frekvenčnih pasovih. Pristopi, ki smo jih razvili in raziskali, temeljijo na skupinah filtrov, časovno-frekvenčni analizi, časovno-merilni analizi, nelinearnem razširjanju in večkanalni dekompoziciji, nevronskih mrežah ter nazadnje še večmetodnem pristopu. Točnost razpoznavanja srčnih utripov dodatno izboljšamo z optimiziranim določanjem njihovih pojavljanj v času. Optimizacijo opravimo s statističnima analizama dvodimenzionalnih histogramov in največje izkustvene verjetnosti. Predstavimo tudi nov postopek za analizo hoje, ki temelji na statistikah višjih redov in je sposoben razpoznavati različne osebe in načine hoje, hkrati pa sklepati o njihovi medsebojni podobnosti. Uspešnost razvitih metod ovrednotimo z več eksperimenti. Optični interferometer uporabljamo kot posteljni in telesni senzor, meritve pa smo izvedli v nadzorovanih laboratorijskih pogojih. Sledili smo dvema protokoloma: opazovanci so mirovali ali pa so bili telesno aktivni, tako da smo dosegli spremenljiv pulz. S pospeškometri smo merili tudi parametre hoje. Potrdili smo, ali je možno samo iz pospeškov pri hoji ugotavljati identiteto opazovancev in razločevati med njihovimi različnimi načini hoje, pa tudi, kakšen vpliv imajo na hojo različne trdne podlage. Rezultati, ki smo jih dobili z ovrednotenjem eksperimentalnih podatkov, so pokazali visoko učinkovitost in točnost. Predlagani pristopi za razgradnjo optičnih interferenčnih signalov so povsem primerljivi z rezultati obstoječih metod za nemoteče spremljanje vitalnih funkcij ali pa jih celo presegajo. Podobno pokažemo tudi za postopek, ki analizira in identificira hojo.
Ključne besede: biomedicinska tehnika, obdelava signalov, sestavljeni biomedicinski signali, posteljni senzor, telesni senzor, optični senzor, interferometrija, pospeškometer, človekove vitalne funkcije, razpoznavanje srčnega utripa, razpoznavanje dihanja, analiza hoje, balistokardiogram, fonokardiogram, elektrokardiogram, filtri, časovno-frekvenčna analiza, večločljivostna analiza, indeks aktivnosti, kompenzacija konvolucijskih jeder, nevronske mreže, večmetodni pristop, največja izkustvena verjetnost, statisti
Objavljeno: 12.04.2013; Ogledov: 1541; Prenosov: 164
.pdf Celotno besedilo (9,56 MB)

45.
Detektiranje in razpoznavanje predmetov na vodnih površinah s pomočjo izločanja barvnih območij
Aleš Štricelj, 2013, doktorska disertacija

Opis: V doktorski disertaciji obravnavamo problematiko detektiranja in razpoznavanja predmetov na vodnih površinah s pomočjo izločanja barvnih območij. Cilj predstavljene disertacije je zasnovati sistem, ki nam omogoča detektiranje in razpoznavanje predmetov na vodnih površinah v okolici energetskih objektov, hidroelektrarn. Takšen sistem nam omogoča pravočasno zaznavo predmetov, ki predstavljajo življenjsko nevarnost, detektiranje plovbe, športnih dejavnosti na tem območju, kot so: čolnarjenje, splavarjenje, plavanje, vožnja z motornimi čolni in druge. Sistem za detektiranje in razpoznavanje predmetov na vodnih površinah nam prav tako omogoča detekcijo plavja, ki lahko podobno kot problematika plovbe predstavlja resen problem v okolici energetskih objektov. Sistem, ki nam omogoča detekcijo in razpoznavo predmetov na vodi, je po metodi, ki jo obravnava doktorska disertacija, uporaben tudi na več drugih področjih. Sistem detekcije in razpoznave predmetov na vodi potrebuje v samem začetku nabor ustreznega slikovnega materiala, nad katerim bo deloval celoten sistem detekcije. V doktorski disertaciji predstavljena ideja o detekciji in razpoznavi predmetov na vodi tako za osnovo uporablja odtenek modre barve, ki je glede na izbrano bazo slik predstavljal najboljšo izbiro za nadaljnje detektiranje. Za uspešno delovanje sistema je potrebno v samem začetku izvesti predprocesiranje slik, določiti ustrezno velikost posamezne slike ter iz množice izbrati ustrezne slike za nadaljnjo uporabo. Nadalje sistem definira barvno območje, ki je specifično za določeno območje delovanja sistema. Ker se vsi nadaljnji koraki detekcije nanašajo na pravilno določitev barvnega območja, lahko s takšnim sistemom že v samem začetku definiramo področja, možnosti delovanja sistema detekcije, ki uporabljajo ta sistem. V primeru uporabe sistema za katero izmed drugih področij je tako potrebno uporabiti druge barvne parametre in določiti osnovno barvno področje, ki ga bomo v nadaljnjem postopku uspešno izločili. Nadalje sistem definira barvni odmik s pomočjo Evklidske razdalje. Sistem tako pregleda barvno sestavo posameznega slikovnega elementa ter si za vsak posamezen element zapomni barvne vrednosti treh osnovnih barv: rdeče, zelene in modre. Za vsak posamezen element tako dobimo RGB (»Red Green Blue«) vrednosti, ki jih nadalje uporabimo pri definiranju barvnega odmika. Po končanem postopku definiranja barvnega odmika z Evklidsko razdaljo dobimo tabelo vrednosti po posameznem slikovnem elementu. Sledi pretvorba slike v sivinski barvni prostor. Nadalje sistem predvideva določitev meje upragovanja. Podobno kot pri določitvi barvnega območja se tudi meja upragovanja določi eksperimentalno glede na območje uporabe samega sistema in je odvisna od stopnje potrebe po izločanju določenega barvnega območja s posamezne slike. Vse vrednosti posameznih slikovnih elementov, ki ne zadoščajo kriteriju meje in ne zapadejo v določeno barvno območje, se nato izločijo iz nadaljnje obdelave ter se smatrajo kot neuporabne. Sledi ustvarjanje morfološke spremenljivke, s pomočjo katere se kasneje v postopku erodiranja določenih barvnih odsekov lažje detektira elemente na sliki, ki nam dejansko predstavljajo predmete za detekcijo. Sama oblika ter dolžina in smer morfološke spremenljivke so eksperimentalno določene, da v največji meri zadostijo robnim pogojem, ki jih postavlja sistem detekcije. Po postopku erodiranja sledi prikaz slikovnih elementov, ki so zadostili robnim pogojem, nad osnovno sliko. Nad prvotno sliko tako dobimo ustvarjeno masko, ki vsebuje elemente barvnega območja, ki smo ga definirali na začetku. Z izločitvijo tega območja se nam iz prvotne slike izloči predmet, ki smo ga želeli detektirati. Nadalje v disertaciji predstavljamo sistem razpoznave predmetov glede na samo stopnjo nevarnosti, ki jo določen razpoznan predmet predstavlja v danih okoliščinah. V tem delu tako poleg sistema razpoznave predstavljamo tudi razrede, v katere smo glede na stopnjo nevarnosti razvrstili posamezne d
Ključne besede: detektiranje predmetov, razpoznavanje predmetov, vodne površine, izločanje barve, erodiranje slike, procesiranje slike, morfološka spremenljivka
Objavljeno: 18.02.2013; Ogledov: 1443; Prenosov: 114
.pdf Celotno besedilo (4,05 MB)

46.
VEČLOČLJIVOSTNO IZLOČANJE ZNAČILK PRI RAZPOZNAVANJU EMOCIJ V GOVORU
Aleš Zelenik, 2013, doktorska disertacija

Opis: V doktorski nalogi obravnavamo problematiko prepoznave emocionalnega govora iz avdio posnetkov. V okviru naloge je za izločanje značilk uporabljenih več različnih širin kratkočasovnih procesnih oken, z namenom pridobitve optimalne širine in doseganje najvišje stopnje prepoznave. V dosedanjih raziskavah se največkrat pojavljajo procesna okna širine 20 in 100ms [6], kjer uporaba krajšega okna omogoča boljšo časovno ločljivost, a slabšo frekvenčno ločljivost, medtem ko daljša okna dvignejo frekvenčno ločljivost in poslabšajo časovno ločljivost. V tej točki je definiran nov postopek, ki združi prednosti uporabe ožjih in širših oken in izkorišča prednosti dinamičnega prilagajanja časovne in frekvenčne ločljivosti pri posameznih značilkah. Postopek, poimenovan ESRA, definira koncept večločljivostnega izločanja, izbire in uporabe značilk in pri tem poskrbi za uporabo večločljivostnega koncepta pri razpoznavanju končnih razredov, kjer se za procesiranje uporabi del akustičnega signala, ki vsebuje zvočni govor. Dodatno višanje nivoja uspešnosti prepoznave je doseženo z uporabo normalizacije uporabljenih značilk ter glajenja vrednosti značilk v postprocesiranju. Dodana vrednost pri postopku optimizacije uspešnosti razpoznave je v definiranju algoritma zamenjave končnih razredov, s katerim je bilo doseženo zvišanje uspešnosti najoptimalnejših rezultatov prepoznavanja emocionalnih posnetkov. Za vrednotenje vpliva algoritma na optimizacijo nivoja razpoznave emocionalnega govora sta uporabljeni dve različni območji poimenovani kratko- in dolgočasovno območje, na podlagi katerih poteka izločanje in ocenjevanje od emocij odvisnih značilk govora, z namenom njihove uporabe pri razpoznavanju emocij v govoru. Pri tem sta za potrditev delovanja algoritma uporabljena dva načina generiranja podsetov značilk ter za klasifikacijo štirje različni klasifikatorji (MLP, RF, KNN, GMM). Uporabljeni emocionalni posnetki so del emocionalne govorne baze Interface [18], ki vsebuje igrane posnetke osnovnih šestih emocionalnih razredov (Ekman-ovih velikih šest) in nevtralni govor. Najvišja dosežena uspešnost prepoznave večločljivostnega pristopa je znašala 88,6%, kar je za 3,8% presegalo najboljšo uspešnost enonivojskega pristopa oziroma je bila uspešnost prepoznave za 24,9% višja v relativnem smislu. Podane so primerjave z rezultati uspešnosti dosedanjih raziskav na uporabljeni bazi.
Ključne besede: govor, razpoznavanje emocij, segmentacija, večločljivost
Objavljeno: 22.03.2013; Ogledov: 1380; Prenosov: 209
.pdf Celotno besedilo (7,89 MB)

47.
MOBILNA APLIKACIJA ZA OBVEŠČANJE O DNEVNIH PONUDBAH
Bojan Orter, 2013, diplomsko delo

Opis: Izdelali smo aplikacijo, ki omogoča prejemanje obvestil o novih ponudbah za pametne telefone. Pri tem spremljanje ponudb opravlja strežnik, medtem ko odjemalec, v našem primeru mobilni telefon z operacijskim sistemom Android, omogoča pregled trenutnih ponudb. Pomembnejši del sistema predstavlja še možnost, da se uporabnik naroči na ponudbe, o katerih želi biti obveščen. Naloga strežnika je, da spremlja dodajanje novih ponudb in o tem sproti obvešča odjemalce, ki so na te ponudbe naročeni. Za potrebo strežnika smo proučili Microsoft WCF. Za komunikacijo med odjemalcem in strežnikom smo uporabili Google GCM, ki omogoča obveščanje naprav, katere temeljijo na operacijskem sistemu Android. Za samo komunikacijo med strežnikom in odjemalcem, smo uporabili json format (Java-script object notation), ki je namenjen serializaciji objektov.
Ključne besede: razvoj aplikacij, mobilne naprave, razpoznavanje besedila
Objavljeno: 24.09.2013; Ogledov: 825; Prenosov: 67
.pdf Celotno besedilo (2,62 MB)

48.
RAZPOZNAVANJE ENOSTAVNEGA NOTNEGA ZAPISA
Miha Vučko, 2013, diplomsko delo

Opis: Namen te diplomske naloge je izdelati program za optično razpoznavanje glasbenih simbolov na enostavnih notnih zapisih in predvajanje razbrane melodije. Naloga spada na področje optičnega razpoznavanja glasbe. Uporabljeni sta metodi Houghove transformacije in polaganja šablon. Pri razpoznavanju notnih črt smo dosegli stoodstotno uspešnost z izločanjem črt iz Houghovega prostora. S polaganjem šablon odkrivamo taktnice, ključe, vrste takta, celinke, polovinke, četrtinke ter celinske, polovinske in četrtinske pavze. Razpoznamo tudi piko za podaljšano trajanje tonov. Vse glasbene simbole smo s polaganjem šablon razpoznali z uspešnostjo nad osemdeset odstotkov,lepri določanju vrste taktov nismo bili tako uspešni. Za predvajanje razpoznane melodije smo uporabili knjižnico midi-dot-net, ki posnema zvok klavirja. Program je pisan strukturirano, tako da se lahko razširi z drugimi metodami za razpoznavanje vzorcev, razpoznavanjem večjega nabora glasbenih simbolov in drugimi predvajalniki razpoznane melodije.
Ključne besede: optično razpoznavanje glasbe, Houghova transformacija, polaganje šablon
Objavljeno: 19.09.2013; Ogledov: 1123; Prenosov: 247
.pdf Celotno besedilo (2,26 MB)

49.
OCENJEVANJE ZAMAHA PRI GOLFU Z UPORABO INERCIJSKIH SENZORJEV V MOBILNEM TELEFONU
Rok Slamek, 2014, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu predstavimo eksperimentalni postopek za ocenjevanje zamaha pri golfu s pomočjo inercijskih senzorjev v mobilnem telefonu. Podrobneje predstavimo postopek zajemanja, prevzorčenja, časovnega poravnavanja, učenja in testiranja signalov zamahov. Postopek prepoznavanja med posameznimi zamahi temelji na analizi glavnih komponent (PCA). Glavni namen naloge je razlikovanje dobrega in slabega začetnega udarca strokovnjaka. Zanesljivost zgrajenega postopka je 50 %, kar pove, da so si profili strokovnjakovih dobrih in slabih udarcev precej podobni. Postopek je 100 % zanesljiv v množici strokovnjakovih in neustreznih udarcev ter množici začetnikovih in neustreznih udarcev. Torej je primeren za razpoznavo med pravilnim in neustreznim zamahom pri golfu.
Ključne besede: razpoznavanje zamahov, inercijski senzorji, mobilni telefon, analiza glavnih komponent, interakcija človek-mobilni telefon, golf
Objavljeno: 25.02.2015; Ogledov: 564; Prenosov: 34
.pdf Celotno besedilo (5,37 MB)

50.
UPORABA KODE QR NA MOBILNIH NAPRAVAH
Matej Taciga, 2013, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi je opisan je razvoj aplikacije za mobilno napravo na platformi Windows Phone, ki omogoča branje QR kode. Aplikacijo smo razvili v programskem jeziku C#. Zajete in opisane so možnosti uporabe QR kode. Opisano je testiranje obstoječih aplikacij s QR čitalci. Predstavljena sta tudi razvoj in struktura QR kode. S primerom je razloženo kako so podatki zakodirani v kodo.
Ključne besede: QR koda, razvoj mobilnih aplikacij, avtomatsko razpoznavanje
Objavljeno: 23.09.2013; Ogledov: 1402; Prenosov: 182
.pdf Celotno besedilo (2,52 MB)

Iskanje izvedeno v 0.26 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici