| | 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


41 - 50 / 104
Na začetekNa prejšnjo stran12345678910Na naslednjo stranNa konec
41.
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: 872; Prenosov: 147
.pdf Celotno besedilo (2,37 MB)

42.
PROGRAMSKA KNJIŽNICA ZA DINAMIČNO ANALIZO PORABE POMNILNIKA IN IZKORIŠČENOST PROCESORJA
Matej Trop, 2015, diplomsko delo

Opis: V okviru diplomske naloge smo najprej preučili načine razvijanja programskih knjižnic, potem pa smo se seznanili s postopki pridobivanja podatkov o porabi pomnilnika ter izkoriščenosti procesorja v dveh, danes najbolj uveljavljenih operacijskih sistemih. V teoretičnem delu diplomske naloge smo pogledali razlike med dinamičnimi in statičnimi knjižnicami, preučili smo sistemske knjižnice, ki nam že vračajo podatke o sistemskih virih, na koncu pa smo naredili pregled orodij, ki jih bomo uporabljali v praktičnem delu te diplomske naloge. V praktičnem delu tega diplomskega dela smo razvili dve dinamični knjižnici za spremljanje porabe pomnilnika in izkoriščenosti procesorja, in sicer eno za operacijski sistem Microsoft Windows in drugo za operacijski sistem Linux. Natančnost razvitih rešitev smo primerjali s podatki, ki jih vračajo namenska sistemska orodja. Ugotovili smo, da naša knjižnica vrača sorazmerno natančne podatke, manjša odstopanja v vrnjenih rezultatih smo opazili le v nekaterih primerih. Na osnovi opravljenih eksperimentov trdimo, da sta razviti dinamični knjižnici za analizo porabe pomnilnika in izkoriščenosti procesorja delujoči in dovolj natančni za uporabo v drugih projektih.
Ključne besede: programska knjižnica, poraba pomnilnika, izkoriščenost procesorja, dinamična analiza
Objavljeno: 27.08.2015; Ogledov: 714; Prenosov: 87
.pdf Celotno besedilo (16,22 MB)

43.
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: 1581; Prenosov: 263
.pdf Celotno besedilo (2,74 MB)

44.
45.
ROSUS 2013
2013, zbornik

Ključne besede: medicinske slike, CD-ROM, zborniki
Objavljeno: 10.07.2015; Ogledov: 924; Prenosov: 20
URL Povezava na celotno besedilo

46.
Automated landmark points detection by using a mixture of approaches
Božidar Potočnik, 2015, izvirni znanstveni članek

Opis: This paper deals with the automated detection of a closed curvećs dominant points. We treat a curve as a 1-D function of the arc length. The problem of detecting dominant points is translated into seeking the extrema of the corresponding 1-D function. Three approaches for automated dominant points detection are presented: (1) an approach based on fitting polynomial, (2) an approach using 1-D computer registration and (3) an innovative approach based on a multi-resolution scheme, zero-crossing and hierarchical clustering. Afterwards, two methods are introduced based on the linearly and non-linearly mixing the results from the three approaches. We then mix the results in a mean-square error sense by using the linear and non-linear fittings, respectively. We experimentally demonstrate the problem of detecting 21 landmarks on 38 vole-teeth that by mixing, the detection accuracy is improved by up to 41.47 % with respect to the results for individual approaches, as applied within the mixture.
Ključne besede: closed curve, dominant point, landmark, automated detection, mixing model fitting, vole-tooth
Objavljeno: 10.07.2015; Ogledov: 765; Prenosov: 16
URL Povezava na celotno besedilo

47.
POHITRITEV POSTOPKA ZA LOKALIZIRANJE OBRAZOV IZ KNJIŽNICE OPENCV NA OPERACIJSKEM SISTEMU ANDROID
Boris Špringar, 2015, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo se ukvarjali s pohitritvijo postopkov za lokaliziranje obrazov. Pregledno smo predstavili obstoječe algoritme za zaznavanje obrazov iz knjižnice OpenCV. V praktičnem delu naloge smo spremenili osnovni algoritem za zaznavanje obrazov iz knjižnice OpenCV, prirejen za mobilne naprave z operacijskim sistemom Android, da algoritem za ceno manjše natančnosti deluje hitreje. Osnovni algoritem je splošen in se lahko uporablja na vseh napravah, ki podpirajo izvajanje kode C++. Zaradi želje po splošnosti se algoritem lahko izvaja na različnih napravah, a delovanje tega algoritma na nobeni ni posebej hitro. V diplomskem delu smo ta algoritem spremenili iz splošno namenskega v specifičnega tako, da smo mu odvzeli določene manj pomembne funkcionalnosti, priredili kodo za naprave Android, ob tem pa smo optimizirali še hitrost izvajanja, vse na račun malenkostnega zmanjšanja natančnosti lokaliziranja obrazov. Eksperimentalni rezultati so pokazali, da s prilagajanjem algoritma ciljni napravi takšen algoritem deluje bistveno hitreje (do 13 ms hitreje kot izvirni algoritem pri lokaliziranju obrazov na enem posnetku) na račun zmanjšanja uspešnosti lokaliziranja obrazov za 18 %.
Ključne besede: Android, knjižnica OpenCV, razvojno okolje NDK, lokaliziranje obrazov, pohitritev
Objavljeno: 22.05.2015; Ogledov: 928; Prenosov: 69
.pdf Celotno besedilo (2,42 MB)

48.
ANALIZA VPLIVA BARVNEGA SPEKTRA NA UČINKOVITOST PREPOZNAVANJA OBJEKTOV V DIGITALNIH SLIKAH
Uroš Žižek, 2015, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu se ukvarjamo s študijem vpliva izbire barvnega spektra, v katerem so zajete digitalne slike, na uspešnost prepoznavanja objektov. Kot testno aplikacijo smo izbrali problem prepoznavanja prometnih znakov v slabih osvetlitvenih pogojih. S pomočjo sodobnih tehnologij smo razvili algoritem, ki na digitalnih posnetkih prepoznava prometne znake stop. Algoritem smo preizkusili na posnetkih, zajetih v različnih barvnih spektrih, in sicer v realnem okolju ter ob slabih osvetlitvenih pogojih. Najprej smo algoritem preizkusili na posnetkih, zajetih v vidnem spektru, nato pa še na posnetkih, zajetih v infrardečem (IR) spektru. Na podlagi dobljenih rezultatov smo proučili, kako izbira barvnega spektra vpliva na učinkovitost prepoznavanja objektov. Ugotovili smo, da je ob slabih osvetlitvenih pogojih bolje izbrati spekter IR.
Ključne besede: računalniški vid, prepoznavanje objektov, barvni spekter, prometni znaki
Objavljeno: 22.05.2015; Ogledov: 903; Prenosov: 96
.pdf Celotno besedilo (1,68 MB)

49.
RAČUNALNIŠKI VID KOT PRIPOMOČEK ZA POUČEVANJE OTROK Z GIBALNIMI MOTNJAMI
Matija Bregar, 2014, diplomsko delo

Opis: V okviru diplomske naloge smo pripravili svojo rešitev za lažjo uporabo računalnika, za osebe s posebnimi potrebami. Pri tem smo se omejili na mlajše otroke z gibalnimi in lažjimi duševnimi motnjami. Ker želimo, da je naša rešitev čim preprostejša in cenovno dostopna smo za zajem podatkov uporabili cenovno ugodno spletno kamero, celotno aplikacijo pa smo bazirali na konceptu »naprej (naslednja izbira) – potrdi«. Ta koncept nam omogoča, da celotno aplikacijo krmilimo z zaznavanjem dveh vhodnih signalov. Ker je bil cilj naloge ugotoviti katere kretnje so najbolj primerne za krmiljenje računalnika, smo pripravili aplikacijo, ki jo je možno krmiliti z mežikanjem oči, nagibanjem glave, dvigovanjem rok, odpiranjem ust in iztegovanjem jezika. Program smo nato testirali najprej na statičnih slikah in nato še z uporabo spletne kamere. Ko smo bili z delovanjem algoritmov zadovoljni, smo celotno aplikacijo preizkusili še pri ciljnih uporabnikih, torej otrocih z gibalnimi motnjami. Z analizo rezultatov smo nato načine krmiljenja razvrstili po učinkovitosti. Najučinkovitejše se je izkazalo krmiljenje s pomočjo nagibanja glave.
Ključne besede: računalniški vid, pripomoček, učenje, gibalne motnje
Objavljeno: 06.03.2015; Ogledov: 1086; Prenosov: 64
.pdf Celotno besedilo (2,00 MB)

50.
MINIMALNI NABOR PREIZKUSNIH VEKTORJEV
Tadej Ganza, 2014, diplomsko delo

Opis: V tem diplomskem delu se ukvarjamo z določitvijo minimalnega nabora preizkusnih vektorjev tj. najmanjšo kombinacijo vhodnih signalov, ki so potrebni za celovit pregled računalniške strojne opreme. V okviru tega diplomskega dela smo razvili računalniško aplikacijo, ki na podlagi vnesenega vezja določi minimalni nabor preizkusnih vektorjev. Ta nabor vektorjev smo določili na osnovi tabele okvar. S pomočjo vnaprej določenih različnih testnih primerov smo aplikacijo preizkusili in primerjali rezultate naše aplikacije s pričakovanimi. Za preizkušanje aplikacije smo uporabili štirinajst testnih primerov. Rezultati so bili v vseh primerih pravilni.
Ključne besede: preizkušanje strojne opreme, preizkusni vektorji, diagnosticiranje, računalniška oprema, tabela okvar
Objavljeno: 17.11.2014; Ogledov: 950; Prenosov: 55
.pdf Celotno besedilo (1,84 MB)

Iskanje izvedeno v 0.32 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici