| | 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 - 10 / 17
Na začetekNa prejšnjo stran12Na naslednjo stranNa konec
1.
Segmentacija slik celic z algoritmi globokega učenja : magistrsko delo
Gregor Gorjanc, 2022, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo se spoznali s problematiko sladkorne bolezni, ki se odraža z nepravilnim obnašanjem celic beta v trebušni slinavki. Seznanili smo se s postopkom označevanja slik Langerhansovih otočkov, ki vsebujejo celice beta. S ciljem avtomatizacije procesa ročnega označevanja slik smo se odločili za uporabo globoke nevronske mreže za segmentacijo slik. Po analizi podatkovnih množic in preobrazbi slikovnih vrst s postopki agregacije v obliko, primerno za strojno učenje slik, smo s pomočjo nenadzorovanega učenja naučili nevronsko mrežo W-Net in ovrednotili rezultate. Mreža je uspešno identificirala zanimiva območja na slikah, vendar s premalo natančnostjo in prevelikimi območji lažno pozitivnih slikovnih točk.
Ključne besede: segmentacija slik, nenadzorovano učenje, W-Net, nevronska mreža, celice beta
Objavljeno v DKUM: 23.01.2023; Ogledov: 739; Prenosov: 127
.pdf Celotno besedilo (10,66 MB)

2.
Sistem za podporo postopka tuširanja orodij za globoki vlek : doktorska disertacija
Lucijano Berus, 2022, doktorska disertacija

Opis: Doktorska disertacija se ukvarja z digitalizacijo postopka tuširanja orodij za globoki vlek. Tuširanje orodja in analiza tuširne slike sta integralni del postopka izdelave orodij, ki služita za določanje prileganja orodja in preoblikovanca. Rezultat analize tuširne slike je pokazatelj tehnološke kakovosti orodja. Zaradi odsotnosti znanstvene obravnave postopka tuširanja doktorska disertacija opisuje postopek in ga umesti v proces izdelave orodij. V nadaljevanju je zaradi digitalizacije postopka tuširanja predstavljen sistem za analizo tuširne slike, ki je sestavljen iz 3D digitalno optičnega zajemanja barvnih in geometrijskih informacij tuširanih preoblikovancev, predhodne obdelave zajetih podatkov z decimacijo, segmentacijo po metodi k-voditeljev, določanja stopnje svetlosti, mreženja (2D in 3D) in prikaza področij z informacijo o kakovosti naleganja na CAD modelu. Ob tem je predstavljena tudi integracija analize tuširne slike z rezultati simulacije preoblikovanja za ocenjevanje naleganja orodij. Razviti so bili kazalniki, za prikaz stopnje pokritosti oblakov točk in stopnje homogenosti. Za delovanje sistema je treba s predobdelavo zajete 3D tuširne slike ločiti barvne točke spodnje in zgornje površine preoblikovanca. Učinkovitost segmentacije je empirično validirana na podlagi Davies-Bouldinovega indeksa. Rezultati sistema so tudi primerjani s strokovnjakovo sposobnostjo analize tuširne slike za določitev naleganja orodja.
Ključne besede: izdelava preoblikovalnih orodij, tuširanje, 3D skeniranje, tuširna slika, analiza slik, segmentacija
Objavljeno v DKUM: 22.08.2022; Ogledov: 846; Prenosov: 0

3.
Primerjava segmentacijskih algoritmov na posnetkih zdravih in obolelih očeh
Sandi Krivec, 2018, magistrsko delo

Opis: V tej magistrski nalogi smo se ukvarjali s segmentiranjem človeškega očesa ter prepoz-navanjem bolezni na očesu. Preštudirali in primerjali smo obstoječe algoritme za segmen-tacijo očesa. V praktičnem delu naloge smo razvili lastno hibridno metodo, s pomočjo kate-re detektiramo človeško oko ter prepoznamo bolezni. Naš algoritem in sorodne metode smo preizkusili na treh testnih zbirkah slik s človeškimi očmi, in sicer na lastni zbirki ter na javnih zbirkah IITD in UTIRIS. Algoritme smo primerjali kvalitativno in s pomočjo indeksa Jaccard. Rezultati so pokazali, da s pomočjo naše hibridne metode dosežemo najboljše rezultate. Pri zaznavi zenice smo na lastni podatkovni zbirki dosegli 80 % natančnost, na testnih zbirkah IITD in UTIRIS pa 96 % oziroma 97 % natančnost. Pri zaznavi šarenice smo bili najbolj natančni na zbirki UTIRIS (89 % natančnost), sledita pa lastna zbirka (75 %) ter zbirka IITD (59 %). Eksperimentalno smo potrdili domnevo, da s kombinacijo splo-šnih segmentacijskih postopkov in postopkov na osnovi geometrijskih modelov izboljšamo natančnost segmentacije na posnetkih zdravih in obolelih oči. Bolezni oči smo prepozna-vali le na lastni zbirki. Metrika priklic je variirala od 38 % za bolezen Arcus senilis do 93 % za bolezen miozo. Podobno smo opazili pri metriki točnost, ki je variirala od 60 % (vnetje šarenice), pa vse do 92 % (siva mrena). Preliminarni rezultati potrjujejo uspešnost našega pristopa.
Ključne besede: napredna obdelava slik, segmentacija očesa, segmentacijski postopki, zaznava bolezni človeškega očesa.
Objavljeno v DKUM: 14.06.2018; Ogledov: 1163; Prenosov: 132
.pdf Celotno besedilo (3,06 MB)

4.
Avtomatsko nastavljanje parametrov segmentacijske metode aplikacije virtualna tipkovnica s pomočjo nevronske mreže
Aljaž Javornik, 2017, diplomsko delo

Opis: V tem diplomskem delu smo nadgradili izhodiščno aplikacijo Virtualna tipkovnica, ki je namenjena zaznavanju pritiska tipke v nadzorovanih okoliščinah s pomočjo interakcijske površine in vanjo usmerjene kamere. Preučili in implementirali smo metode, ki omogočajo avtomatizirano nastavljanje parametrov segmentacijske metode za izhodiščno aplikacijo. S tem smo izboljšali njeno delovanje v spremenljivih osvetlitvenih razmerah ter ob uporabi drugačnih ozadij interakcijske površine. Preučili in implementirali smo tudi tehnike predobdelave slik ter možnosti segmentacije s pomočjo konvolucijskih nevronskih mrež. Razvili in implementirali smo naslednje rešitve: i) model RGB smo nadomestili z barvnim modelom HSV, ii) rešitev z uporabo metode fotometrične normalizacije, imenovane eno-nivojski retineks, ter iii) rešitev, kjer segmentacijo izvedemo s pomočjo globoke nevronske mreže. Vse nadgradnje osnovne aplikacije Virtualna tipkovnica smo validirali z množico eksperimentov, v katerih smo variirali osvetlitev, oddaljenost svetila, ozadje interakcijske površine ter uporabnika. Kot najuspešnejši nadgradnji sta se izkazali uporaba konvolucijskih nevronskih mrež in morfološka operacija odpiranja.
Ključne besede: virtualna tipkovnica, segmentacija slik, nevronska mreža, globoka nevronska mreža, konvolucijska nevronska mreža, kompenzacija osvetlitve, predobdelava, eno-nivojski retineks
Objavljeno v DKUM: 28.02.2017; Ogledov: 1820; Prenosov: 193
.pdf Celotno besedilo (2,65 MB)

5.
IZDELAVA MODULA ZA POMOČ PRI VNOSU PODATKOV IN KLASIFIKACIJO SLIK ZA PROGRAMSKO OPREMO GALIS
Marko Kokol, 2016, diplomsko delo

Opis: V okviru diplomskega dela je bil izdelan nov modul za komercialni programski paket Galis, ki ga razvija podjetje Semantika d.o.o. in ga uporablja večina slovenskih muzejev, prisoten pa je tudi na drugih trgih držav CE regije. Razvit modul dodaja metode strojnega učenja in umetne inteligence z namenom povečanja produktivnosti muzejskih strokovnjakov, ki produkt uporabljajo pri svojem delu, predvsem z omogočanjem hitrejšega dostopa do informacij, avtomatizacije ponavljajočih se opravil in samodejnega razpoznavanja predmetov na vnesenih slikah. Izdelane rešitve smo tudi preverili in potrdili, da so smiselna dopolnitev programskega paketa.
Ključne besede: inteligentni sistemi, segmentacija slik, razpoznavanje slik, polno besedilno iskanje, prilagojeni predlogi
Objavljeno v DKUM: 07.09.2016; Ogledov: 1591; Prenosov: 62
.pdf Celotno besedilo (2,23 MB)

6.
7.
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: 211
.pdf Celotno besedilo (12,51 MB)

8.
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 v DKUM: 13.11.2013; Ogledov: 4119; Prenosov: 109
.pdf Celotno besedilo (2,34 MB)

9.
DOLOČANJE POLOŽAJA OKROGLIH CESTNO-PROMETNIH ZNAKOV S POSTOPKI RAČUNALNIŠKEGA VIDA
Tilen Krel, 2011, diplomsko delo/naloga

Opis: V diplomskem delu se ukvarjamo z lokaliziranjem okroglih cestno-prometnih znakov s postopki računalniškega vida. Najprej pregledamo obstoječe rešitve lokaliziranja prometnih znakov in iskanja krožnic ter elips v digitalnih slikah. V nadaljevanju opišemo program, ki smo ga razvili za določanje položaja okroglih cestno-prometnih znakov. Najpomembnejši del programa je iskanje okroglih oblik, ki smo ga izvedli s Houghovo transformacijo za iskanje krožnic in elips. V diplomskem delu so podrobno opisani vsi deli programa, kot so predobdelava slike, segmentacija s Houghovo transformacijo in vizualizacija rezultatov. Program smo preizkusili na 118 slikah, ki vsebujejo enega ali več različno ohranjenih prometnih znakov, slikanih v različnih vremenskih pogojih. Uspešnost lokaliziranja okroglih prometnih znakov je okrog 82 %, pri čemer so v tej statistiki zajete vse slike. Na osnovi dobljenih rezultatov smo predstavili še prednosti, slabosti in možne izboljšave našega pristopa.
Ključne besede: računalniški vid, prometni znaki, lokalizacija, obdelava digitalnih slik, segmentacija, Houghova transformacija
Objavljeno v DKUM: 12.09.2011; Ogledov: 2556; Prenosov: 194
.pdf Celotno besedilo (2,48 MB)

10.
VZPOSTAVITEV KORESPONDENCE PRI VELIKIH ODMIKIH DVEH KAMER ZA POLJUBNO IZBRANO TOČKO KOT PRISPEVEK K IZBOLJŠANJU RAZPOZNAVANJA SLIK
Peter Podbreznik, 2011, doktorska disertacija

Opis: Eden izmed možnih načinov spremljanja aktivnosti na gradbišču je zajemanje slik z več kamerami, kateremu sledi razpoznavanje posameznih gradbenih elementov in ugotavljanje izgotovljenosti objekta na osnovi 4D modela. Takšen pristop zahteva vzpostavitev korespondence med slikami, zajetimi iz različnih pogledov (kamer). Osnovni problem je torej vzpostavitev korespondence za poljubno izbrano točko, ki se lahko nahaja kjerkoli na sliki (tudi na področjih slike z zelo podobno barvo ali teksturo). V doktorski disertaciji smo razvili novo robustno metodo ASIFT-SH za vzpostavitev korespondence za poljubno izbrano točko pri velikih odmikih dveh kamer, ki je mešanica metod ASIFT, segmentacije in lokalne homografije. Ta metoda sestoji iz štirih korakov: i.) določitve začetnih korespondenčnih točk na slikah obeh pogledov z metodo ASIFT, ii.) združevanja korespondenčnih točk iz prvega koraka v ustrezne podmnožice na osnovi segmentiranih regij, iii.) izračuna lokalnih homografij za posamezno podmnožico korespondenčnih točk, ki pripadajo posamezni segmentirani regiji in iv.) izračuna korespondenčne točke z uporabo ustrezne lokalne homografije. Metoda ASIFT-SH v primerjavi z metodo, ki določi korespondenčne točke na osnovi iskanja v okolici epipremice (metoda EPI), zagotavlja bistveno boljše rezultate, še posebej na področjih slike s podobno intenziteto slikovnih elementov. Povprečna napaka korespondenčnih točk, izračunanih z našo metodo, je nekaj slikovnih elementov, medtem ko je odstopanje korespondenčnih točk, vzpostavljenih z metodo EPI, nekaj sto slikovnih elementov. Kritičen korak metode ASIFT-SH predstavlja segmentacija. Metoda namreč predpostavlja, da segmentirane regije ustrezajo kriteriju koplanarnosti (tj. vse točke v segmentirani regiji ležijo v isti ravnini). V splošnem tega ni mogoče zagotoviti. V naš algoritem smo zato vpeljali še korak adaptivnega prilagajanja, s katerim lahko preoblikujemo segmentirane regije tako, da bolje izpolnjujejo zahtevani kriterij. Vpeljani korak temelji na 3D rekonstrukciji začetnih korespondenčnih točk in iskanju čim manjšega števila ravnin v prostoru, katerim te točke pripadajo. Točke, ki pripadajo posamezni ravnini, predstavljajo novo nastale podmnožice začetnih korespondenčnih točk. Rezultati meritev so pokazali, da vpeljava dodatnega koraka, ki omogoča adaptivno prilagajanje segmentiranih regij na osnovi 3D rekonstrukcije, tj. adaptivna različica metode ASIFT-SH, zagotavlja povečanje natančnosti izračunanih korespondenčnih točk. Uspešnost adaptivnega prilagajanja segmentiranih regij je neposredno odvisna od 3D rekonstrukcije, na katero pa močno vplivajo notranji in zunanji parametri kamere. Ker so kamere na gradbišču izpostavljene različnim okoljskim dejavnikom, ki vplivajo tudi na parametre kamere, smo v naši raziskavi preučili tudi vpliv temperaturnih sprememb na geometrijske lastnosti kamere. Vpliv temperature smo ugotavljali tako za eno kamero, kot tudi za sistem kalibriranih kamer, pri čemer vpliva na elektroniko kamere nismo proučevali. Najprej smo dopolnili analitični model kamere s členom, ki modelira vpliv temperaturnih sprememb na delovanje posamezne kamere. Takšen modificirani analitični model kamere omogoča kvantitativno oceno vpliva temperaturnih sprememb na delovanje kamere. Sprememba temperature neposredno vpliva tudi na natančnost sistema kalibriranih kamer. Oceno takšnega odstopanja smo določili eksperimentalno, saj analitična določitev napake ni mogoča. Na koncu smo definirali skupno odstopanje (napako) kalibriranih kamer, kjer smo upoštevali tako odstopanje zaradi numerične napake kalibracijske metode in postopka 3D rekonstrukcije, kot tudi odstopanje, ki je posledica vpliva temperaturnih sprememb. Rezultati raziskave so pokazali, da se vpliv temperature zmanjšuje z večanjem razdalje med kamero in opazovanim objektom. V predvidenih delovnih pogojih na gradbišču, se vpliv temperaturnih sprememb na sliki odraža za manj kot en slikovni element.
Ključne besede: spremljanje gradnje, spremljanje aktivnosti na gradbišču, ujemanje slik, korespondenčne točke, veliki odmiki kamer, poljubno izbrana točka, homografija, segmentacija, epipolarna geometrija, analitični model kamere, parametri kamere, projekcijska matrika, umerjanje kamer, 3D rekonstrukcija, temperaturne spremembe
Objavljeno v DKUM: 20.07.2011; Ogledov: 2860; Prenosov: 247
.pdf Celotno besedilo (3,37 MB)

Iskanje izvedeno v 0.18 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici