| | 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 - 5 / 5
Na začetekNa prejšnjo stran1Na naslednjo stranNa konec
1.
Namizna aplikacija za organizacijo fotografij
Nina Kač, 2019, diplomsko delo

Opis: V okviru diplomskega dela je bila izdelana namizna aplikacija za organizacijo fotografij, ki omogoča pregled fotografij iz izbrane mape in njihovih dodatnih informacij v preglednem uporabniškem vmesniku. Prav tako omogoča organizacijo fotografij z zaznavo in prepoznavo obraza, organizacijo po datumu, ko je bila fotografija ustvarjena, in organizacijo po stopnji jasnosti fotografij. V teoretičnem delu so predstavljene že obstoječe namizne aplikacije na trgu in opisane tehnologije, uporabljene pri implementaciji aplikacije. Raziskano je področje zaznave in prepoznave obraza, hkrati pa so opisane metode, uporabljene za določitev stopnje jasnosti fotografij. Prav tako je predstavljena implementacija aplikacije, njene glavne funkcionalnosti in težave, ki so se pojavile pri implementaciji.
Ključne besede: organizacija fotografij, namizna aplikacija, WPF, prepoznava obraza, EmguCV
Objavljeno: 11.11.2019; Ogledov: 389; Prenosov: 53
.pdf Celotno besedilo (1,42 MB)

2.
Razvoj in ovrednotenje aplikacije za prepoznavo obraza v C#
Tevž Šart, 2017, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi sem predstavil analizo in rezultate testiranja že obstoječih programskih knjižic za prepoznavo obraza. Na spletu obstaja veliko različnih programskih knjižic, ki ponujajo razvoj aplikacij za prepoznavo obraza v programskem jeziku C#. Skozi diplomsko nalogo sem poskušal odgovoriti na vprašanja, katero programsko knjižico je najbolje uporabiti, katera izmed programskih knjižic deluje najbolje, In katera izmed njih ima največ uporabnih funkcionalnosti, pomanjkljivosti in prednosti. Predstavil in opisal sem tudi največje razlike med programskimi knjižicami in kako vsaka izmed uporabljenih knjižic opravi svoje delo. Raziskal sem obstoječe programske knjižice in jih ob razvoju aplikacije za prepoznavo obraza analiziral in ovrednotil ter predstavil rezultate, iz katerih je razvidno, kakšne so razlike med njimi ter katera ponuja največ.
Ključne besede: prepoznava obraza, C#, računalniški vid
Objavljeno: 17.10.2017; Ogledov: 690; Prenosov: 117
.pdf Celotno besedilo (2,39 MB)

3.
Uporaba globokega učenja s knjižnico Deeplearning4j na primeru prepoznave obrazov
Grega Vrbančič, 2017, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo se dotaknili področja globokega učenja, spoznali smo pristope in arhitekture algoritmov globokega učenja ter jih kategorizirali v tri skupine. V nadaljevanju smo podrobneje analizirali knjižnico Deeplearning4j, predstavili osnovne funkcionalnosti ter raziskali njene možnosti za uporabo na področju globokega učenja. V praktičnem delu smo uporabo globokega učenja s knjižnico Deeplearning4j aplicirali na primeru prepoznave obrazov. Implementirali smo dve različici konvolucijskih nevronskih mrež ter dva načina učenja – lokalno ter porazdeljeno učenje.
Ključne besede: strojno učenje, globoko učenje, Deeplearning4j, prepoznava obraza
Objavljeno: 17.10.2017; Ogledov: 778; Prenosov: 170
.pdf Celotno besedilo (7,06 MB)

4.
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: 933; Prenosov: 173
.pdf Celotno besedilo (2,32 MB)

5.
ODKLEPANJE PAMETNEGA TELEFONA Z OPERACIJSKIM SISTEMOM ANDROID S POMOČJO AVTOMATSKE PREPOZNAVE OBRAZA UPORABNIKA IZ DIGITALNE SLIKE
Mateja Hazl, 2015, diplomsko delo

Opis: V tem diplomskem delu smo implementirali aplikacijo za odklepanje telefona z Android operacijskim sistemom s pomočjo prepoznave obraza. Na začetku smo pregledali že obstoječe metode iz področja prepoznave obrazov, nato pa smo podrobneje opisali naš postopek za prepoznavo obraza. V našem postopku smo najprej detektirali pomembna območja na obrazu, ki smo jih nato obdelali s pomočjo Gaborjevih filtrov in uniformnih lokalnih binarnih vzorcev. Dobljene vrednosti smo shranili v vektor značilk. Pri fazi prepoznave smo uporabili Pearsonovo mero različnosti za izračun razdalje, vzorce pa smo razvrščali po metodi najbližjega soseda. Prag za razvrščevalnik smo izračunali s pomočjo povprečja razlik med slikami v učni množici. Algoritem je bil testiran na desetih osebah, ki smo jih slikali skupno 85-krat. Naš algoritem daje dobre rezultate ob dobro osvetljenih slikah (dnevna svetloba – natančnost okoli 90 %), natančnost pa se zmanjša pri testiranju ob slabših osvetlitvenih pogojih (sobna luč – 77,70 % natančnost). Aplikacija se dobro obnese pri zavračanju obrazov, ki jih ne smemo prepoznati (specifičnost – 90,70 %). Rezultati so nekoliko manj uspešni pri prepoznavi obrazov, ki jih moramo prepoznati (občutljivost – 85,71 %).
Ključne besede: prepoznava obraza, Android OS, Gaborjevi filtri, uniformni lokalni binarni vzorec
Objavljeno: 14.10.2015; Ogledov: 885; Prenosov: 150
.pdf Celotno besedilo (2,37 MB)

Iskanje izvedeno v 0.17 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici