| | 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 / 104
Na začetekNa prejšnjo stran234567891011Na naslednjo stranNa konec
51.
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: 1445; Prenosov: 89
.pdf Celotno besedilo (2,81 MB)

52.
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: 1343; Prenosov: 136
.pdf Celotno besedilo (2,79 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: 1094; Prenosov: 120
.pdf Celotno besedilo (3,18 MB)

54.
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: 1437; Prenosov: 86
.pdf Celotno besedilo (2,10 MB)

55.
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: 20.05.2014; Ogledov: 2149; Prenosov: 161
.pdf Celotno besedilo (12,51 MB)

56.
OCENJEVANJE ČUSTVA OSEBE NA OSNOVI DIGITALNIH POSNETKOV
Uroš Mlakar, 2014, magistrsko delo

Opis: V tem magistrskem delu smo se ukvarjali s študijem postopkov za razpoznavanje človeških čustev na osnovi digitalnih posnetkov. V praktičnem delu te magistrske naloge smo razvili izviren računalniški razpoznavalni sistem, ki temelji na teksturnih značilkah. Algoritem v prvem koraku poišče grob položaj obraza na vhodni sliki, zatem pa v dobljeni regiji računamo ujemanje obraza z modelom AAM (Active Appearance Models). Nato rotiramo obraz za izračunan kot v pravilen frontalni položaj. V zadnji fazi algoritma s pomočjo koordinat iz modela AAM natančno izrežemo obraz iz slike, zatem pa obraz aproksimiramo z elipso, s čimer odstranimo odvečne informacije z slike. Obrezan obraz na koncu popišemo s teksturno značilko HOG (Histogram of Oriented Gradients). Vmesni rezultat je histogram, ki ga posredujemo v stroje SVM (Support Vector Machines) za klasifikacijo, pri čemer za vsako od šestih osnovnih emocij naučimo lasten SVM. Razvili smo dve varianti algoritma, in sicer algoritem na osnovi statičnih 2D slik in algoritem na osnovi slik razlik. Prvi algoritem uporablja za razpoznavanje čustev le trenutno sliko opazovane osebe, medtem ko drugi algoritem detektira spremembe obraza pri izražanju čustev. Algoritem na osnovi statičnih 2D slik smo nadgradili z algoritmom Adaboost, algoritem na osnovi slik razlik pa smo razširili s tremi variantami, kjer pri gradnji histograma s pomočjo interpolacije vnesemo še vmesne korake pri spreminjanju obraza iz nevtralnega v obraz z izkazanim čustvom. Razvite algoritme smo testirali na dveh javno dostopnih testnih podatkovnih bazah: bazi MMI Facial Expression Database (MMI) in bazi Cohn-Kanade. Z algoritmom na osnovi statičnih 2D slik smo na bazi MMI dosegli najvišjo uspešnost 76,31 %, na bazi CK pa 91,49 %. Z algoritmom na osnovi slik razlik pa smo na bazi MMI dosegli 74,63 % uspešnost, na bazi CK pa se je uspešnost prepoznavanja čustev povzpela kar na 95,64 %.
Ključne besede: obdelava digitalnih slik, razpoznavanje vzorcev, prepoznavanje čustev, obrazi, teksturne značilke
Objavljeno: 20.05.2014; Ogledov: 2060; Prenosov: 246
.pdf Celotno besedilo (2,56 MB)

57.
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: 1227; Prenosov: 75
.pdf Celotno besedilo (17,57 MB)

58.
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: 13.11.2013; Ogledov: 1799; Prenosov: 76
.pdf Celotno besedilo (2,34 MB)

59.
PENETRACIJSKO TESTIRANJE VARNOSTI RAČUNALNIŠKIH SISTEMOV
Marko Puncer, 2013, diplomsko delo

Opis: V diplomski nalogi smo se ukvarjali s problemom varnostnih lukenj in odkrivanjem le-teh v računalniških sistemih s pomočjo penetracijskega testiranja. Preučili smo najpogostejše varnostne luknje, pri čemer smo poseben poudarek posvetili tistim, ki se pojavljajo zaradi površnosti administratorjev računalniških sistemov. Poseben poudarek smo namenili slovarskemu napadu, ki smo ga skupaj z orodjem za pridobivanje gesel tudi implementirali v orodje za slovarski napad na spletne vmesnike. Penetracijsko testiranje smo izvedli na realnem računalniškem sistemu osnovne šole, lastno aplikacijo pa smo zaradi pravno-formalnih omejitev testirali v simuliranem okolju. Testiranje smo izvedli v skladu s priporočili najdenimi v literaturi. Med testiranjem smo odkrili množico pričakovanih varnostnih lukenj, pri čemer so nekatere predstavljale tudi znatno grožnjo brezhibnemu delovanju sistema. Na osnovi najdenih varnostnih lukenj smo izdelali priporočila za njihovo odpravo in jih predali administratorju računalniškega sistema. Preizkušanje lastnega orodja za slovarski napad pa je pokazalo, da so spletni vmesniki lahka tarča za vdor v sistem, saj je avtomatski napad enostavno izvedljiv. Vendar pa za hiter in uspešen napad potrebujemo učinkovito orodje, ki je prilagodljivo sistemu in napadalčevim zahtevam.
Ključne besede: penetracijsko testiranje, računalniška varnost, računalniški sistemi, varnostne luknje, slovarski napad
Objavljeno: 19.09.2013; Ogledov: 1394; Prenosov: 179
.pdf Celotno besedilo (1,29 MB)

60.
IZDELAVA APLIKACIJE ZA NADZOR NAMIZJA S POMOČJO SENZORJA KINECT
Primož Rojko, 2013, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu se ukvarjamo s preučevanjem in z razvojem naprednih načinov upravljanja računalniškega namizja. Diplomsko delo predstavlja izdelavo aplikacije, ki nudi nov način interakcije z računalnikom, pri čemer uporablja senzor Microsoft Kinect. Gre za interakcijo, ki je alternativa današnjim standardnim vhodnim napravam. Naša aplikacija preko zajemanja uporabnikovega gibanja in s principi računalniškega vida pretvori vnaprej predpisane uporabnikove gibe v posebej določene funkcije za delo z računalnikom, in sicer v funkcije za delo z računalniškim namizjem, osnovne funkcije za delo z digitalnimi slikami v virtualni galeriji in funkcije za upravljanje virtualne tipkovnice. Aplikacijo smo razvili s pomočjo orodja Visual Studio in v programskem jeziku C#. Končna aplikacija predstavlja nov način interakcije z računalnikom. Na podlagi testiranj smo ugotovili, da aplikacija ustreza predvidenim pogojem in nudi prijazno uporabniško izkušnjo. Prav tako je testiranje pokazalo veliko možnosti za nadgradnje, ki bi še izboljšale delovanje aplikacije in s tem omogočile še boljšo uporabniško izkušnjo.
Ključne besede: Kinect, uporabniški vmesnik, računalniško namizje, virtualna interakcija, računalniški vid, virtualna galerija, geste, nadzor računalnika
Objavljeno: 11.09.2013; Ogledov: 1658; Prenosov: 122
.pdf Celotno besedilo (2,35 MB)

Iskanje izvedeno v 0.46 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici