| | 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


31 - 40 / 104
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
31.
INTERAKCIJA ČLOVEK-RAČUNALNIK NA OSNOVI DRŽE GLAVE S POMOČJO TEHNIK RAČUNALNIŠKEGA VIDA
Jaša Černe, 2016, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi smo se ukvarjali z možnostjo naturalizacije interakcije med človekom in računalnikom s pomočjo tehnik računalniškega vida. Osredotočili smo se na usmerjenost glave, saj predstavlja bogat vir informacij tako o mentalnem kot o fizičnem stanju subjekta in velja za pomemben faktor pri človeški komunikaciji. Razvili smo dve aplikaciji, ki na osnovi zajema iz spletne kamere ocenita usmerjenost glave v realnem času. Pri prvi aplikaciji smo na vsakem okvirju aplicirali metodo Viola-Jones za detekcijo obraza, nato pa s pomočjo knjižnice Dlib z regije obraza lokalizirali obrazne značilke. Te smo uporabili kot vhod v metodo POSIT, ki je vrnila 3D-rotacijo obraza glede na pogled kamere. Zaradi nedoseganja želenih rezultatov aplikacije smo razvili dodatno rešitev, v kateri smo zamenjali postopek pridobitve lokacij obraznih značilk. Tokrat smo uporabili programsko opremo Chehra, ki je namesto vsakokratne detekcije obraza tega detektirala le na začetku, nato pa je izvajala sledenje s pomočjo algoritma za lokalizacijo obraznih značilk. Uporabno vrednost razvite aplikacije (Chehra) smo demonstrirali s pametnim predvajanjem videoposnetka v predvajalniku VLC, premikanjem miškinega kazalca in premikanjem miškinega koleščka. Učinkovitost omenjenih funkcionalnosti smo ovrednotili na osnovi dveh različnih testov. Test pravilnosti interpretiranih akcij v scenariju pametnega predvajanja videoposnetka je pokazal, da je algoritem v večini primerov zelo učinkovit. Določene težave mu povzročajo zgolj mejne rotacijske vrednosti, najverjetneje zaradi dejstva, da ljudje za manjše spremembe fokusa pozornosti velikokrat ne premaknemo celotne glave, pač pa le smer pogleda. Test učinkovitosti simulacije miškinih funkcionalnosti pa je pokazal, da je razvita rešitev počasnejša od standardne računalniške miške, omogoča pa skoraj enak nivo natančnosti.
Ključne besede: računalniški vid, interakcija človek – računalnik, usmerjenost glave, obrazne značilke
Objavljeno: 09.09.2016; Ogledov: 1184; Prenosov: 79
.pdf Celotno besedilo (2,53 MB)

32.
REALNOČASOVNA METODA SLEDENJA OBRAZA V DIGITALNEM ZAPOREDJU SLIK NA PODLAGI INFORMACIJ O BARVI KOŽE IN PRIMERJAVA Z METODO VIOLA-JONES
Mitja Frangež, 2016, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo se ukvarjali z realnočasovno metodo sledenja obraza v digitalnem zaporedju slik na podlagi barve kože. Predstavili smo obstoječe metode za lokaliziranje obrazov. Izdelali in preizkusili smo metodo, ki v realnem času poišče obrazno regijo in ji sledi skozi zaporedje slik. V metodi najprej podvzorčimo slike, s čimer zmanjšamo časovno zahtevnost metode, sledi iskanje področja, kjer je prišlo do spremembe na slikah iz zaporedja. Zatem poiščemo potencialne obrazne regije, jih dodatno obdelamo, označimo in prikažemo. Delovanje metode smo preverili z 20 testnimi skupinami slik, ki smo jih zajeli med eksperimentom. Natančnost zaznavanja smo primerjali z metodo Viola-Jones. Eksperimentalni rezultati so pokazali, da je naš algoritem glede na metrike, ki smo jih uporabili, uspešen. Naša metoda je za obdelavo ene slike potrebovala v povprečju 37,72 ms, medtem ko je za obdelavo ene slike metoda Viola-Jones potrebovala 79,81 ms. Dobljeni rezultati so se pokazali kot zelo obetavni. Z izboljšavami bi lahko bila naša metoda uporabna tudi v realnih situacijah.
Ključne besede: digitalna obdelava slik, zaporedje slik, zaznava obrazov, sledenje obrazu, barva kože, algoritem Viola-Jones
Objavljeno: 07.04.2016; Ogledov: 967; Prenosov: 79
.pdf Celotno besedilo (3,27 MB)

33.
PREPOZNAVANJE PREPROSTIH GEST S POMOČJO SENZORJA KINECT
Primož Rojko, 2016, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu raziskujemo problem zaznavanja gest s pomočjo senzorja Kinect. Z razvojem naše aplikacije želimo odstraniti potrebo po standardnih vhodnih napravah. Razvili smo aplikacijo za prepoznavanje gest, ki zazna tako statične kot dinamične geste. Naša aplikacija temelji na obdelavi slikovnih podatkov, ki jih zajemamo s senzorjem Kinect. Iz zajetih podatkov z naprednimi postopki računalniškega vida izluščimo ključne značilnice, ki definirajo uporabnikovo gibanje. Časovno zaporedje teh značilnic uporabimo v naprednem algoritmu "Dynamic Time Warping" za klasifikacijo gest. Končno aplikacijo je testiralo 7 uporabnikov v 3 različnih eksperimentih. Na podlagi tega smo ocenili uspešnost naše rešitve. Aplikacija je kljub določenim pomanjkljivostim dosegla povprečno uspešnost okrog 88 odstotkov. Na podlagi rezultatov smo ugotovili, da aplikacija ustreza zastavljenim ciljem in potrjuje večino postavljenih hipotez. Izkazalo se je, da bi lahko naš algoritem uspešno uporabili kot napreden uporabniški vmesnik v komunikaciji človek – stroj praktično v kateri koli aplikaciji.
Ključne besede: Microsoft Kinect, gesta, prepoznavanje gest, algoritem dinamičnega časovnega sledenja, računalniški vid, konveksna lupina
Objavljeno: 14.03.2016; Ogledov: 1045; Prenosov: 169
.pdf Celotno besedilo (3,26 MB)

34.
AVTOMATSKO PREPOZNAVANJE UST IZ DIGITALNIH POSNETKOV
Žiga Leber, 2015, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo se osredotoča na avtomatsko prepoznavanje ust iz digitalnih posnetkov. Pogledali smo obstoječe metode in na podlagi detektorja Viola-Jones ter aktivnih modelov oblike razvili lasten algoritem. Implementiran je bil v jeziku C++ s pomočjo knjižnice OpenCV. Delovanje je bilo preverjeno na ročno označenih slikah. Rezultati so pokazali, da algoritem v nadzorovanem okolju daje spodbudne rezultate. Dobro delovanje smo opazil, ko je oblika ust dovolj splošna in ima oster rob. Slabši rezultati so bili, ko so usta v kotih zelo tanka. Sklepamo lahko, da bi algoritem lahko bil uporabljen v praktični aplikaciji.
Ključne besede: računalniški vid, prepoznavanje ust, aktivni modeli oblike
Objavljeno: 23.10.2015; Ogledov: 985; Prenosov: 81
.pdf Celotno besedilo (2,52 MB)

35.
PREPOZNAVANJE TER LOKALIZIRANJE HIŠNIH TABLIC S POMOČJO TEHNIK DIGITALNE OBDELAVE SLIK NA MOBILNI NAPRAVI SYMBIAN
Boštjan Bratuša, 2014, diplomsko delo

Opis: Z mobilnim telefonom fotografiramo hisno tablico, OCR prebere znake, nato lokacijo prikazemo na zemljevidu mobilnega telefona.
Ključne besede: prepoznavanje in lokaliziranje, hišna tablica, digitalna obdelava slik, mobilni telefon, J2ME, OpenCV
Objavljeno: 21.10.2015; Ogledov: 570; Prenosov: 52
.pdf Celotno besedilo (3,96 MB)

36.
Nadzor kakovosti pšeničnih zrn z naprednimi postopki računalniške obdelave slik in razpoznavanja vzorcev
Blaž Krpan, 2015, magistrsko delo

Opis: Pšenica je ena izmed najbolj priljubljenih žitaric v prehrambni industriji, zato je nadzor kakovosti pšenice ključnega pomena. V okviru magistrske naloge smo pokazali, da je mogoče proces nadzora kakovosti pšenice avtomatizirati in izboljšati v primerjavi z današnjim pristopom. Reševanja problema smo se lotili z računalniško analizo digitalnih slik in spektralnih odzivov zrn ter uporabo algoritmov strojnega učenja. Posebno pozornost smo posvetili združevanju obeh tipov podatkov. Prišli smo do zaključka, da lahko z natančnostjo 90 % ali več razvrstimo zrna zdrave pšenice in ostalih 8 razredov, ki predstavljajo poškodovana zrna in druga žita. Za potrditev rezultatov in izboljšanje robustnosti algoritma predlagamo še dodatne eksperimente.
Ključne besede: nadzor kakovosti, pšenica, strojno učenje, razvrščanje, obdelava slik
Objavljeno: 15.10.2015; Ogledov: 710; Prenosov: 44
.pdf Celotno besedilo (2,78 MB)

37.
AVTOMATSKO PREPOZNAVANJE NOSU IZ DIGITALNIH POSNETKOV S POSTOPKI RAČUNALNIŠKEGA VIDA
Jadran Kotnik, 2015, diplomsko delo

Opis: V tem diplomskem delu se ukvarjamo z avtomatskim razpoznavanjem nosu in njegovo segmentacijo v digitalnih posnetkih. Rezultat našega dela je algoritem, ki vrača natančen obris nosu. Za razpoznavanje obrobe nosu smo uporabili modele, za iskanje konice nosu in nosnic pa smo uporabili iskanje svetlejših oziroma temnejših področij. Uspešnost našega algoritma smo nato preverili na zbirki 50 slik. Ugotovili smo, da je razpoznavanje obrobe nosu v večini slik dobro, razen v izjemnih primerih, kjer razpoznamo napačni del slike. Če uporabimo za prepoznavanje nosu modele, potem je bila Hausdorffova razdalja v povprečju enaka 3,221 mm s standardnim odklonom 2,320 mm, t.i. povprečna Hausdorffova razdalja pa je bila v povprečju 1,080 mm s standardnim odklonom 0,696 mm. Algoritem na izhodu oblikuje maske prepoznanih komponent nosu, katere lahko uporabimo v naprednejših aplikacijah.
Ključne besede: računalniški vid, prepoznavanje nosu, razpoznavanje vzorcev, digitalna obdelava slik
Objavljeno: 15.10.2015; Ogledov: 1150; Prenosov: 77
.pdf Celotno besedilo (1,99 MB)

38.
SAMOLETALNIK ZA OPRAVLJANJE KONSTRUKCIJE DIGITALNEGA MODELA POVRŠJA, TEMELJEČE NA ZAJETIH FOTOGRAFIJAH
Jernej Kranjec, 2015, magistrsko delo

Opis: Cilj magistrske naloge je pridobitev primernih zračnih fotografij za namen opravljanja konstrukcije digitalnega modela površja. Poudarek je na uporabi prostodostopnih potrošniških naprav, ki jih lahko sami razširimo za opravljanje želene funkcije. Magistrsko delo sestavlja več zaključenih enot. V prvi preverjamo primernost uporabe in možnost modifikacije kompaktnih potrošniških fotoaparatov za zajem zračnih posnetkov visoke ločljivosti. V drugi pripravljamo izvedbo samoletalnika za opravljanje poletov s pripravljeno fotografsko opremo, ki je preko preko vgrajenih računalniških in elektronskih sistemov zmožen avtonomnega leta. V tretji opravimo in ocenimo konstrukcijo digitalnega modela površja iz zajetih zračnih posnetkov.
Ključne besede: samoletalnik, obdelava signalov, vizualizacija podatkov, obdelava slik, digitalni model površja
Objavljeno: 14.10.2015; Ogledov: 850; Prenosov: 144
.pdf Celotno besedilo (29,32 MB)

39.
PREPOZNAVANJE PRIMERKA IZ GENERIČNEGA RAZREDA OBJEKTOV NA OSNOVI DIGITALNIH SLIK
Natalija Dimovska, 2015, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu je predstavljena metoda za prepoznavanje primerka iz generičnega razreda objektov na osnovi digitalnih slik. Proces prepoznavanja objekta na sliki je ena od hitro razvijajočih se tehnologij. Podajamo pregled že obstoječih metod in postopkov za segmentacijo, strojno učenje ter popis objektov z značilkami. Prav tako je opisana naša implementacija algoritma za prepoznavanje generičnih objektov na sliki. Prepoznavanje primerka (skodelic) smo izvedli s segmentacijo GrubCut, deskriptorji HOG (angl. Histogram of Oriented Gradients), za klasifikacijo primerka pa smo uporabili strojno učenje s stroji SVM (angl. Support Vector Machine). Na testni množici 34 slik z 75 primerki smo izračunali metriko TPR (angl. True Positive Rate) kot 0,92 in metriko PPV (angl. Positive Predicted Value) skoraj 0,96, pri čemer smo uporabili učno množico velikosti 84 slik.
Ključne besede: Prepoznavanje objektov, klasifikacija, zaznavanje objektov, deskriptor, HOG, SVM, segmentacija
Objavljeno: 14.10.2015; Ogledov: 679; Prenosov: 65
.pdf Celotno besedilo (2,04 MB)

40.
Navidezni vodič po zgradbi
Mihael Polanec, 2015, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo prikazali razvoj mobilne aplikacije za navigiranje po prostoru, imenovane „Navidezni vodič po zgradbi“. Aplikacija je razvita za platformo Android. Omogoča določitev trenutne lokacije uporabnika v prostoru, izbiro destinacije in izračun najkrajše poti med dvema točkama. Za lažjo orientacijo uporabnika aplikacija sledi gibanju uporabnika po prostoru in preverja, ali se giba v pravo smer. Če zazna gibanje v napačno smer, ga na to najprej opozori, nato pa izračuna novo najkrajšo pot do cilja. Predstavili in opisali smo kode QR, Kalmanov filter, Dijkstrin algoritem za iskanje najkrajše poti, števec korakov, mobilni telefon in senzorje, ki so nam na voljo. Delovanje aplikacije smo preverili na objektu G2 Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko. Teste smo izvajali tako, da smo izbrali začetno in končno točko, preverili, kako natančno se je izračunala najkrajša pot, nato pa smo to pot obhodili. Dobljeni rezultati so pokazali, da je bila najkrajša pot izračunana natančno, manjše nenatančnosti pa smo ugotovili pri sledenju uporabniku.
Ključne besede: mobilna aplikacija, operacijski sistem Android, Kalmanov filter, Dijkstrov algoritem, koda QR, navigacija
Objavljeno: 14.10.2015; Ogledov: 841; Prenosov: 87
.pdf Celotno besedilo (3,34 MB)

Iskanje izvedeno v 0.31 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici