1. Kombiniranje modelov razvrščanja vzorcev za razpoznavanje čustvenih izrazov iz posnetkov obraza v nekontroliranem okolju : diplomsko deloJuš Osojnik, 2023, diplomsko delo Opis: V tem delu smo se ukvarjali z razpoznavanjem čustvenih izrazov v nekontroliranem okolju.
Uporabljali smo metodo prenosnega učenja, kjer smo učili arhitekture konvolucijskih nevronskih mrež: EfficientNetB0, ResNet50, DenseNet121, InceptionV3 in Xception, na naboru podatkovnih zbirk FER-2013, AffectNet, AFEW/SFEW in Aff-Wild2. Modele smo nato kombinirali na osnovi rezultatov z metodama povprečenja in glasovanja. Modele smo kombinirali tudi na osnovi izluščenih značilnic. Uspešnost modelov smo merili po metrikah natančnosti in ocene F1. Na podatkovni zbirki FER-2013 smo dosegli najboljšo natančnost 72 %, na zbirkah AffectNet 67 %, AFEW/SFEW 47 % in Aff-Wild2 52 % natančnost. Z našimi rezultati smo se približali najuspešnejšim raziskavam, ki so na posameznih podatkovnih zbirkah dosegle natančnosti: FER-2013 77 %, AffectNet 67 %, AFEW/SFEW 54 % in Aff-Wild2 52 %.
Ključne besede: prepoznavanje čustvenih izrazov, slike obrazov, globoke nevronske mreže, modelno združevanje, ekstrakcija značilnic, okolje Keras
Objavljeno v DKUM: 13.10.2023; Ogledov: 512; Prenosov: 60
 Celotno besedilo (4,01 MB) |
2. AVTOMATSKO PREPOZNAVANJE OBRAZOV V IDEO SIGNALU V REALNEM ČASUMihael Dimec, 2012, diplomsko delo Opis: V diplomski nalogi smo opisali digitalno sliko ter uporabljene postopke procesiranja digitalne slike, postopek iskanja objekta/obraza v digitalni sliki s Haarovim kaskadnim klasifikatorjem, uporabljen postopek detekcije gibanja ter nekaj postopkov prepoznavanja obrazov. Najbolj natančno smo opisali metodo glavnih komponent ali PCA, ki smo jo tudi implementirali. Implementacijo PCA smo združili v aplikacijo, ki implementira avtorizacijo vstopa v laboratorij in prilagajanje višine interaktivne platforme BQ-portala višini uporabnika. Izvedbo algoritmov smo tudi opisali. Nadalje smo izvedli preizkus, kako nekateri dejavniki pri postopku in prepoznavanja obrazov vplivajo na uspešnost prepoznavanja. Na koncu smo še našteli nekatere druge možnost uporabe opisanih tehnologij.
Ključne besede: prepoznavanje obrazov v realnem času, detekcija obrazov, Haarov kaskadni klasifikator, detekcija gibanja, procesiranje digitalne slike, PCA, metoda glavnih komponent
Objavljeno v DKUM: 10.05.2012; Ogledov: 2783; Prenosov: 298
Celotno besedilo (2,58 MB) |
3. HITRO RAZPOZNAVANJE OBRAZOV S KNJIŽNICO OPENCVMiha Jerot, 2011, diplomsko delo/naloga Opis: V diplomskem delu raziskujemo možnosti uporabe paralelizacije pri zaznavanju obrazov s pomočjo knjižnice OpenCV. V uvodu predstavimo digitalno zaznavo obrazov z metodo iz OpenCV ter možnosti, ki se ponujajo za njeno pohitritev. Naš cilj je natančno preučiti obstoječo metodo ter jo pohitriti z različnimi postopki. Najprej se lotimo analize možnih pristopov pohitritve te metode, študiramo pa tudi njihove omejitve v praksi. Osrednji del diplome je posvečen razvoju in analizi lastne rešitve, ki temelji na pohitritvi osnovne metode za razpoznavanje obrazov iz OpenCV. Razvili smo jo kot množico različnih pristopov pohitritve. Ugotavljamo, da so implementirani postopki precej hitrejši od obstoječe rešitve iz OpenCV, ter da so nekateri bolj primerni za statične slike, nekateri pa za realno-časovno zaznavo. Z našim pristopom smo dosegli pohitritev do devet krat, glede na osnovno metodo zaznavanja obraza.
Ključne besede: zaznavanje obrazov, računalniški vid, paralelizacija, digitalne slike
Objavljeno v DKUM: 27.09.2011; Ogledov: 2134; Prenosov: 169
Celotno besedilo (2,03 MB) |
