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


61 - 70 / 87
Na začetekNa prejšnjo stran123456789Na naslednjo stranNa konec
61.
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: 671; Prenosov: 59
.pdf Celotno besedilo (1,99 MB)

62.
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: 532; Prenosov: 112
.pdf Celotno besedilo (2,37 MB)

63.
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: 480; Prenosov: 69
.pdf Celotno besedilo (29,32 MB)

64.
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: 1157; Prenosov: 222
.pdf Celotno besedilo (2,74 MB)

65.
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: 531; Prenosov: 67
.pdf Celotno besedilo (1,68 MB)

66.
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: 631; Prenosov: 44
.pdf Celotno besedilo (2,42 MB)

67.
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: 339; Prenosov: 31
.pdf Celotno besedilo (3,96 MB)

68.
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: 495; Prenosov: 63
.pdf Celotno besedilo (3,34 MB)

69.
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: 420; Prenosov: 42
.pdf Celotno besedilo (2,04 MB)

70.
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: 642; Prenosov: 60
.pdf Celotno besedilo (2,52 MB)

Iskanje izvedeno v 0.22 sek.
Na vrh
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici