| | 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


51 - 60 / 74
Na začetekNa prejšnjo stran12345678Na naslednjo stranNa konec
51.
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: 976; Prenosov: 133
.pdf Celotno besedilo (12,51 MB)

52.
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: 1688; Prenosov: 195
.pdf Celotno besedilo (2,56 MB)

53.
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: 1030; Prenosov: 66
.pdf Celotno besedilo (2,10 MB)

54.
PREPOZNAVANJE ČUSTEV S POMOČJO SENZORJA KINECT, PROGRAMSKEGA ORODJA FACESHIFT IN ANALIZE GLAVNIH KOMPONENT
Boštjan Brenčič, 2014, magistrsko delo

Opis: V magistrski nalogi smo preučili učinkovitost računalniško-podprtega vrednotenja čustev pri ljudeh. V ta namen smo s senzorjem Kinect in programskim orodjem FaceShift posneli premike 121 obraznih točk med osnovnimi mimikami, kot so dvigovanje obrvi, zapiranje oči, vertikalno odpiranje ust, horizontalno odpiranje ust in napihovanje ličnic. Z analizo glavnih komponent smo preverili ponovljivost in komplementarnost posnetih obraznih mimik in za vsako obrazno mimiko izračunali projektor meritev v njihovo prvo glavno komponento. Sledila je klasifikacija obrazne mimike med izražanjem naslednjih čustev: nasmeh, začudenje, gnus in žalost. Meritve posameznega čustva smo najprej projicirali v prostor prvih glavnih komponent vseh petih obraznih mimik, nato pa smo omenjene projekcije klasificirali z metodo podpornih vektorjev. Rezultati potrjujejo zelo dobro ponovljivost in komplementarnost projektorjev zgoraj omenjenih obraznih mimik, ter tudi zelo dobro razpoznavo čustev. Dobro razpoznamo nasmeh, začudenje in gnus, slabše pa žalost. Slabše rezultate razpoznave žalosti pripisujemo slabi sledljivosti ustnim kotičkom v orodju FaceShift med izražanjem tega čustva.
Ključne besede: razpoznavanje čustev, obrazne mimike, analiza glavnih komponent, sledenje obrazni mimiki, orodje FaceShift
Objavljeno: 30.10.2014; Ogledov: 1029; Prenosov: 126
.pdf Celotno besedilo (5,37 MB)

55.
NAPRAVA ZA REGULACIJO TOČNOSTI TEKA MEHANSKIH UR
Domen Lečnik, 2014, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo obravnava problem regulacije točnosti teka ročnih mehanskih ur. Predstavljeni so vsi parametri zaskočnega mehanizma, ki so pomembni za zvočno analizo in kasneje za izračun točnosti teka. Opisano je tudi delovanje nihajnega mehanizma, s katerim reguliramo mehansko uro, ko že poznamo rezultate in izračune analize zajetega zvočnega signala. Izdelan je program, ki zvok najprej zajame in filtrira. Filtriran signal se dodatno obdela zaradi lažje zaznave konic v signalu, ki nastanejo pri teku zaskočnega mehanizma. Program na koncu še poda izračune točnosti teka merjene mehanske ure.
Ključne besede: točnost teka mehanske ure, regulacijski sistem, odkrivanje in razpoznavanje napak
Objavljeno: 30.10.2015; Ogledov: 420; Prenosov: 100
.pdf Celotno besedilo (3,78 MB)

56.
GOVORNE TEHNOLOGIJE V RAČUNALNIŠKIH IGRAH
Simon Furman, 2014, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu opisujemo načine za razpoznavanje govora, računalniško generiranje govora in identifikacijo govorca ter ogrodje za izdelavo računalniške igre. Na podlagi teh znanj smo razvili 3D računalniško igro, ki jo lahko med igranjem upravljamo preko tipkovnice ali govora. Gre za namizno aplikacijo, ki je namenjena uporabnikom operacijskega sistema Windows. Napisana je v programskem jeziku C# in v ogrodju XNA, ki omogoča razvoj in upravljanje iger.
Ključne besede: razpoznavanje govora, računalniško generiranje govora, identifikacija govorca, uporabniški vmesnik, računalniška igra, XNA
Objavljeno: 06.03.2015; Ogledov: 846; Prenosov: 94
.pdf Celotno besedilo (1,02 MB)

57.
AVTOMATSKO RAZPOZNAVANJE GOVORA ZA PREGIBNI JEZIK Z UPORABO MORFOLOŠKIH JEZIKOVNIH MODELOV S KONTEKSTNO ODVISNO STRUKTURO
Gregor Donaj, 2015, doktorska disertacija

Opis: V nalogi smo se posvetili jezikovnemu modeliranju za avtomatsko razpoznavanje govora z velikim slovarjem besed. Pri takšnem razpoznavanju je še vedno velika težava pravilnost razpoznavanja izgovorjenih besed. Ta je še posebej izrazita pri morfološko kompleksnejših jezikih, kot je slovenščina. Za delovanje sistema razpoznavanja tekočega govora potrebujemo jezikovne modele. Da lahko zgradimo primeren jezikovni model, potrebujemo ustrezno velike učne množice podatkov, ki morajo pri morfološko kompleksnejših jezikih biti še večje. Sodobni razpoznavalniki govora za slovenščino delajo več napak kot razpoznavalniki za druge jezike. Pogost problem so napačno razpoznane končnice besed. To kaže, da je smiselno razmišljati o vključevanju oblikoskladenjskih informacij v jezikovno modeliranje, če hočemo zmanjšati število napak. V doktorski nalogi predstavljamo zasnovo sistema, ki ob običajnih n-gramskih besednih jezikovnih modelih uporablja tudi modele, ki vključujejo informacije o besedni vrsti in slovničnih kategorijah prepoznanih besed. Imenujemo jih morfološki modeli. Razvili smo algoritem, ki na osnovi rezultatov perpleksnosti na razvojni množici določa najprimernejšo strukturo takšnih modelov glede na besedne vrste konteksta besede, ki jo ocenjujemo. Pravimo, da imajo modeli kontekstno odvisno strukturo. Implementirali smo jih kot faktorizirane jezikovne modele. V teh modelih se soočamo z veliko množico različnih možnih kontekstov besede in za vsak kontekst gradimo strukturo modelov ločeno. Pri tem lahko uporabimo le majhen del učne množice. Zato prihaja tudi tukaj do pomanjkanja učnih podatkov, kljub temu da imamo manjše zahteve po velikosti učne množice. Zato smo razvili pristope združevanja različnih kontekstov. Zaradi velikega števila možnih kontekstov in veliko različnih možnosti struktur modelov smo razvili tudi pristope za omejeno iskanje možnih struktur modelov na podlagi postopne gradnje njihovih struktur in sprotnega ocenjevanja. Sistem razpoznavanja je zasnovan v obliki dvoprehodnega algoritma, kjer v drugem prehodu uporabljamo v okviru doktorske disertacije razvite modele. Razvili smo tudi postopek za hitro optimizacijo uteži modelov in postopek dinamičnega uteževanja glede na kontekst besede. Uspešnost razpoznavanja z razvitimi modeli in brez njih smo testirali na slovenski govorni bazi Broadcast News.
Ključne besede: avtomatsko razpoznavanje govora z velikim slovarjem, jezikovno modeliranje, faktorizirani jezikovni modeli, perpleksnost, oblikoskladenjske oznake, dvoprehodni iskalni algoritmi
Objavljeno: 18.05.2015; Ogledov: 1268; Prenosov: 86
.pdf Celotno besedilo (3,68 MB)

58.
AVTOMATSKO PREPOZNAVANJE UST IZ DIGITALNIH POSNETKOV S POMOČJO AKTIVNIH MODELOV
Aljaž Frančič, 2015, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu so raziskane metode računalniškega vida za avtomatsko prepoznavanje ust iz digitalnih posnetkov, pri čemer so v ospredje postavljeni aktivni modeli. V uvodu so natančneje predstavljeni problem, cilji, omejitve in struktura diplomskega dela. Preučene so tri metode, ki temeljijo na aktivnih modelih: aktivni modeli kontur, aktivni modeli oblike in aktivni modeli izgleda. Poudarek je na slednjima in njuna uporaba je v delu tudi demonstrirana. Predstavljen je nov pristop za detekcijo ustnic, imenovan dvofazni aktivni model izgleda. Za aktivni model izgleda je sintetizirana lastna učna in testna množica vzorcev tako za eno-, kot tudi dvofazni model. V zaključnih poglavjih sta podani še kvalitativna in kvantitativna primerjava treh podanih algoritmov, pri čemer je kot ena izmed metrik uporabljena Hausdorffova razdalja. Najboljši rezultati na naši lastni testni množici so doseženi z dvofaznim aktivnim modelom izgleda.
Ključne besede: prepoznavanje ust, aktivni modeli kontur, aktivni modeli oblike, aktivni modeli izgleda, OpenCV, računalniški vid, razpoznavanje vzorcev
Objavljeno: 17.07.2015; Ogledov: 1213; Prenosov: 231
.pdf Celotno besedilo (2,74 MB)

59.
60.
Algorithm for recognizing Cartesian graph bundles
Blaž Zmazek, Janez Žerovnik, 1999, objavljeni povzetek znanstvenega prispevka na konferenci

Opis: Grafovski svežnji predstavljajo posplošitev krovnih in produktnih grafov. V članku vpeljemo enolično lokalno produktno relacijo ▫$Delta$▫ na kartezičnih svežnjih nad baznimi grafi, ki ne vsebujejo grafa ▫$K_4 setminus e$▫ in podamo algoritem za razpoznavanje kartezičnih svežnjev nad enostavnimi baznimi grafi brez ▫$K_4 setminus e$▫.
Ključne besede: matematika, teorija grafov, kartezični grafovski svežnji, enolična lokalna produktna lastnost, osnovna faktorizacija, razpoznavanje, polinomski algoritem, mathematics, graph theory, Cartesian graph bundles, unique square property, fundamental factorization, polynomial algorithm, recognition
Objavljeno: 10.07.2015; Ogledov: 298; Prenosov: 46
URL Povezava na celotno besedilo

Iskanje izvedeno v 0.27 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici