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


51 - 60 / 87
Na začetekNa prejšnjo stran123456789Na naslednjo stranNa konec
51.
AVTOMATSKO ŠTETJE OSEB S POMOČJO TEHNIK RAČUNALNIŠKEGA VIDA
Aleksander Valenko, 2014, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo se ukvarja s prepoznavanjem oseb, ki se gibajo, in njihovim štetjem. V sklopu diplomskega dela se je razvil algoritem za avtomatsko štetje oseb na osnovi video posnetka. Algoritem deluje tako, da na slikah, ki jih zajame s spletno kamero, poišče osebe. Za iskanje oseb se uporabi povprečna slika, ki se odšteje od zajete slike, nato pa se s pomočjo računalniškega vida ugotovi, ali je na sliki oseba. Na osnovi obdelane slike algoritem označi zaznano osebo na sliki, hkrati pa ustrezno spremeni števec za štetje oseb. Algoritem se je med izdelavo dela integriral v prototipno aplikacijo, ki s pomočjo grafičnega uporabniškega vmesnika prikazuje rezultate. Algoritem je bil testiran na desetih video posnetkih, na katerih so se odvijali različni scenariji vstopanja in/ali izstopanja oseb v/iz prostora. Na podlagi pridobljenih rezultatov je izračunana natančnost algoritma, ki je 80 %, hitrost obdelave posamezne slike pa je 0,125 sekunde na tipični današnji strojni opremi.
Ključne besede: premikanje oseb, zaznavanje oseb, označevanje osebe, štetje, obdelava digitalnih slik in videa, zajem slik s spletno kamero
Objavljeno: 19.05.2014; Ogledov: 818; Prenosov: 43
.pdf Celotno besedilo (17,57 MB)

52.
AVTOMATSKO PREPOZNAVANJE OČI IZ DIGITALNIH POSNETKOV
Tadej Jerovšek, 2014, diplomsko delo

Opis: V tem diplomskem delu se ukvarjamo z detektiranjem oči v barvnih digitalnih posnetkih ter segmentacijo le-teh, saj večina obstoječih metod vrača kot rezultat le oklepajočo škatlo očesa. Pri reševanju tega problema smo za detekcijo beločnice uporabili barvni prostor HSV, za iskanje šarenice smo uporabili prileganje modela, pri določitvi zenice pa smo uporabili nevronsko mrežo. Naš algoritem smo nato validirali na bazi 50 slik, kjer smo ugotavljali uspešnost za posamezne komponente očesa. Pri tem smo ugotovili, da pri večini razpoznamo komponento v dobri meri, vendar pri nekaterih razpoznamo tudi napačni del slike. Kot izhod oblikujemo maske posameznih komponent, ki jih lahko uporabimo za nadaljnja dela z očmi.
Ključne besede: računalniški vid, prepoznavanje oči, razpoznavanje vzorcev, digitalna obdelava slik, Houghova transformacija, nevronske mreže
Objavljeno: 16.06.2014; Ogledov: 936; Prenosov: 63
.pdf Celotno besedilo (2,10 MB)

53.
IZLOČANJE OBMOČJA DOKUMENTA IZ DIGITALNIH POSNETKOV, POSNETIH V NEKONTROLIRANEM OKOLJU
Matej Pinter, 2014, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu se ukvarjamo s problemom izločanja območja dokumenta iz digitalnih posnetkov zajetih v nekontroliranem okolju. Rezultat dela sta namizna ter mobilna aplikacija, ki omogočata določitev in izločitev območja dokumenta z različnimi metodami. Za rešitev problema določitve implementiramo tri različne metode računalniškega vida, in sicer določitev z barvnim filtriranjem, določitev z izračunom povprečne razlike med svetlostjo regij in določitev s pomočjo Houghove transformacije. Delovanje implementiranih metod preverimo na lastni bazi digitalnih posnetkov, vzpostavljeni z digitalizacijo več dokumentov v nekontroliranih razmerah z različnimi mobilnimi napravami. Testna baza vključuje posnetke z izrazito kot tudi neizrazito mejo HDB. V rezultatih testiranja se kljub relativno majhni testni bazi v primeru metode z barvnim filtriranjem in metode, bazirane na Houghovi transformaciji pokaže vzorec manj uspešne določitve območja na posnetkih, kjer je dokument obdan z neizrazito mejo HDB. Bolje se obnese metoda, ki opravlja določitev območja na osnovi izračuna povprečne razlike med svetlostjo regij, saj se je na testnih posnetkih z neizrazito mejo HDB obnesla celo bolje kot na posnetkih z izrazito mejo HDB. V delu dodatno opredelimo vpliv prostorske ločljivosti posnetkov in vpliv uporabe bliskavice ob zajemu na uspešnost določitve območja dokumenta posamezne metode. V implementacijo poleg pristopov za določanje in izločanje vključimo najpogostejše operacije, ki omogočajo manipuliranje z izločenim območjem dokumenta.
Ključne besede: analiza digitaliziranih dokumentov, nenadzorovano okolje, odprava striga, Houghova transformacija, projektivna preslikava
Objavljeno: 16.06.2014; Ogledov: 767; Prenosov: 87
.pdf Celotno besedilo (3,18 MB)

54.
NAPREDNI UPORABNIŠKI VMESNIK NA OSNOVI POSTOPKOV RAČUNALNIŠKE OBDELAVE SLIK
Jože Baligač, 2014, magistrsko delo

Opis: V magistrskem delu smo se ukvarjali s preučevanjem postopkov za razpoznavo kretenj rok ter razvojem naprednega, naravnega uporabniškega vmesnika. Produkta raziskovanja sta algoritem, zmožen razpoznave desetih različnih statičnih in dinamičnih kretenj, ter napredna aplikacija kot intuitivni vmesnik za interakcijo z računalnikom. Algoritem razpoznave kretenj je zgrajen iz dveh večjih modulov. Prvi je namenjen razpoznavi statičnih kretenj in sestoji iz segmentacije na osnovi barve kože, ekstrakcije Hu-jevih invariantnih momentov in klasifikacije z metodo podpornih vektorjev. Drugi modul, namenjen razpoznavi dinamičnih kretenj, sestoji iz prilagojenega algoritma CAMSHIFT, ki smo ga izboljšali z metodo odštevanja ozadja in preproste klasifikacijske metode, ki za svoje delovanje uporablja krožno vrsto. Razpoznavo statičnih kretenj smo validirali na množici 300 digitalnih slik, kjer je bila največja dosežena uspešnost 86,66 %. Razpoznavo dinamičnih pa na 20 videoposnetkih, kjer smo dosegli 95 % uspešnost. Uporabnost, zadovoljstvo in enostavnost uporabe predlaganega uporabniškega vmesnika smo ocenili s pomočjo eksperimenta in ankete. Rezultati so pokazali, da je predlagan uporabniški vmesnik uporaben, enostaven in hkrati zagotavlja dobro uporabniško izkušnjo ter ga lahko klasificiramo v skupino naravnih uporabniških vmesnikov.
Ključne besede: obdelava digitalnih slik, računalniški vid, naravni uporabniški vmesnik, razpoznava kretenj
Objavljeno: 15.07.2014; Ogledov: 931; Prenosov: 108
.pdf Celotno besedilo (2,79 MB)

55.
IZDELAVA RAČUNALNIŠKEGA ORODJA ZA ZLIVANJE ASTRONOMSKIH DIGITALNIH SLIK
Jure Kocbek, 2014, diplomsko delo

Opis: Pri daljšem zajemanju slik z digitalnimi zrcalnorefleksnimi fotoaparati pogosto naletimo na težavo pregrevanja tipala fotoaparata, ki se izraža kot šum in druge nepravilnosti v digitalni sliki. Rešitev je zajem več slik, ki se zaporedno zajemajo manj časa, nato pa se zlijejo v eno skupno sliko. V tem diplomskem delu smo se ukvarjali s poravnavo in združevanjem (zlivanjem) več digitalnih astronomskih slik. Za združevanje slik smo uporabili postopek valčne transformacije ali metodo svetlejšega piksla, postopek poravnave digitalnih slik pa smo izvedli z oglišči, detektiranimi s Harrisovim detektorjem, in homografijo, ocenjeno z metodo RANSAC. Rezultat diplomskega dela je programsko orodje za zlivanje astronomskih digitalnih slik – AstrophotoTool, v katerega smo integrirali preučene algoritme za zlivanje in poravnavo slik. Za validiranje rezultatov smo uporabili lastno slikovno gradivo, ki smo ga zajeli na treh različnih lokacijah. Dobljene rezultate smo primerjali še z rezultati štirih uveljavljenih programskih orodij. Na osnovi analize rezultatov smo ugotovili, da z razvitim orodjem AstrophotoTool dobimo povsem primerne in pričakovane kvalitativne rezultate. V okviru tega diplomskega dela smo dobljene rezultate tudi kvantitativno ovrednotili. Iz slik, dobljenih po zlivanju, smo določili povprečno razmerje SNR in standardni odklon razmerij SNR, izračunanih v oknih velikosti 7x7 pikslov. Ugotovili smo, da se izračunana razmerja SNR za našo aplikacijo AstrophotoTool ujemajo z izračuni primerjanih aplikacij. S tem smo eksperimentalno potrdili pravilnost delovanja naše aplikacije AstrophotoTool.
Ključne besede: digitalna obdelava slik, zlivanje slik, valčna transformacija, slikovna poravnava, zvezdne sledi, razmerje signal–šum
Objavljeno: 30.10.2014; Ogledov: 1090; Prenosov: 72
.pdf Celotno besedilo (2,81 MB)

56.
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: 695; Prenosov: 39
.pdf Celotno besedilo (1,84 MB)

57.
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: 889; Prenosov: 52
.pdf Celotno besedilo (2,00 MB)

58.
ROSUS 2013
2013, zbornik

Ključne besede: medicinske slike, CD-ROM, zborniki
Objavljeno: 10.07.2015; Ogledov: 595; Prenosov: 12
URL Povezava na celotno besedilo

59.
ROSUS 2017
2017, zbornik strokovnih ali nerecenziranih znanstvenih prispevkov na konferenci

Opis: ROSUS 2017 – Računalniška obdelava slik in njena uporaba v Sloveniji 2017 je strokovna računalniška konferenca, ki jo od leta 2006 naprej vsako leto organizira Inštitut za računalništvo iz Fakultete za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Univerze v Mariboru. Konferenca povezuje strokovnjake in raziskovalce s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida z uporabniki tega znanja, pri čemer uporabniki prihajajo iz raznovrstnih industrijskih okolij, biomedicine, športa, zabavništva in sorodnih področij. Zbornik konference ROSUS 2017 združuje 12 strokovnih prispevkov enaindvajsetih avtorjev, od tega 4 vabljena predavanja. Prispevki podajajo najnovejše dosežke slovenskih strokovnjakov s področij digitalne obdelave slik in strojnega vida, osvetljujejo pa tudi trende in novosti na omenjenih strokovnih področjih. Velik poudarek prispevkov je na promoviranju ekonomske koristnosti aplikacij računalniške obdelave slik in vida v slovenskem prostoru. Takšne računalniške aplikacije zaradi visoke natančnosti, robustnosti in izjemnih hitrosti pri obdelovanju informacij nudijo namreč nove priložnosti za uveljavitev na trgu visokih tehnologij.
Ključne besede: računalniška obdelava slik, uporaba računalniških slik, zborniki, posvetovanja, strojni vid, biomedicina, industrijske aplikacije, prenos znanja
Objavljeno: 10.03.2017; Ogledov: 667; Prenosov: 70
.pdf Celotno besedilo (12,19 MB)
Gradivo ima več datotek! Več...

60.
Iskanje izvedeno v 0.23 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici