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


71 - 80 / 87
Na začetekNa prejšnjo stran123456789Na naslednjo stranNa konec
71.
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: 480; Prenosov: 58
.pdf Celotno besedilo (16,22 MB)

72.
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: 464; Prenosov: 8
.pdf Celotno besedilo (2,78 MB)

73.
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: 669; Prenosov: 43
.pdf Celotno besedilo (2,53 MB)

74.
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: 635; Prenosov: 101
.pdf Celotno besedilo (3,26 MB)

75.
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: 612; Prenosov: 56
.pdf Celotno besedilo (3,27 MB)

76.
Aplikacija za avtomatizirano prepoznavanje listov dreves in grmov kritosemenk za operacijski sistem Android
Sandro Puhmeister, 2016, diplomsko delo

Opis: V tem diplomskem delu smo implementirali aplikacijo za avtomatizirano prepoznavanje listov dreves in grmov kritosemenk za operacijski sistem Android, pri čemer smo postopek prepoznavanja vrste razdelili na štiri ključne faze: zajem slik, obdelavo slik, luščenje značilnic in določitev vrste. Pri zajetju slik smo uporabili privzeto aplikacijo operacijskega sistema Android, kjer uporabnik zajame dve fotografiji (fotografira spodnjo in vrhnjo površino lista) za obdelavo slik. Pri obdelavi slik smo razvili lasten algoritem za segmentacijo regije interesa v RGB barvnem prostoru. Vsako segmentirano regijo interesa smo nato opisali z Gaborjevimi značilnicami tekstur. Gaborjev deskriptor za luščenje Gaborjevih značilnic smo uporabili iz odprtokodne Java knjižnice LIRE 1.0b2 (Lux Mathias, 2008). Vektorje značilnic smo nato združili in jih pretvorili v instance za prepoznavanje vrste na stroju podpornih vektorjev (angl. Support vector machine ali SVM). Za učenje SVM klasifikatorja smo uporabili brezplačen paket Weka 3.8 (Alexis Joly, 2015). Učili smo večrazredni SVM klasifikator s sekvenčnim minimalnim optimizacijskim algoritmom (angl. Sequential minimal optimization algorithm ali SMO) s polinomsko jedrno funkcijo (poglavje 6.3). Klasifikator smo kalibrirali s funkcijo K zvezd (K*). Najprej smo klasifikator testirali s križno validacijo na učnih vzorcih ter dobili natančnost nad 90%, nato pa smo klasifikator testirali še dvakrat na 100 neznanih vzorcih, pri čemer bi morali biti vsi neznani vzorci klasifikatorju znani. Natančnost klasifikatorja je bila v drugem in tretjem testiranju še zmeraj visoka saj je znašala nad 80%. Natančnosti klasifikatorja na različnih mobilnih napravah z operacijskim sistemom Android nismo uspeli testirati zaradi prevelikega števila Android naprav na trgu, kjer ima vsaka naprava lastne nastavitve. Prvi testi na napravi Samsung Galaxy Tab S 8.4 so pokazali, da je avtomatizirano določevanje vrste lahko uspešno, če so fotografije visoke kakovosti in so zajete v ugodnih svetlobnih pogojih (na dnevni svetlobi) ter manj uspešno, če ti pogoji niso izpolnjeni.
Ključne besede: Gaborjeve značilnice, računalniški vid, luščenje značilnic, prepoznavanje vrst dreves in grmov, avtomatizirano prepoznavanje vrst.
Objavljeno: 27.09.2016; Ogledov: 844; Prenosov: 56
.pdf Celotno besedilo (2,77 MB)

77.
Sledenje gibanju žogice za namizni tenis s postopki računalniškega vida na osnovi dveh kamer in odziva robota
Gregor Mlakar, 2016, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo se ukvarjali z razvojem robotsko-računalniškega sistema, s katerim smo predvsem preučevali postopke računalniškega vida z namenom, da robotu povečamo umetno inteligenco. Načrtali smo preprostega robota za omenjeno igranje namiznega tenisa in ga nadgradili z lastno izdelanim sistemom računalniškega vida. S pomočjo dveh kamer in generiranja stereo slike smo s postopki računalniškega vida zaznali žogico za namizni tenis, ji sledili, z rekonstrukcijo 3D geometrijskega položaja pa smo uvedli še model predikcije njene končne poti. Na osnovi predvidene poti žogice nato premaknemo robota do položaja, v katerem žogico lahko zadane. V tem diplomskem delu smo uporabili preproste metode računalniškega vida, obdelave slik in krmiljenja robota, ki niso dovolj zmogljivi, natančni in odzivni za igranje t. i. »resne« igre namiznega tenisa proti robotu. Naša rešitev je primerna zgolj za podajanje žogice z robotom. S pomočjo večih eksperimentov smo potrdili pravilnost modela za predvidevanje poti žogice, izmerili smo natančnost 3D rekonstrukcije položaja žogice, modelirali pa smo tudi funkcijo, s pomočjo katere ocenimo čas, potreben za premik robota na izbran položaj. Na koncu smo ocenili in izmerili robne pogoje, v katerih se naš robot še ustrezno odzove na žogico.
Ključne besede: računalniški vid, robotika, robotsko-računalniški sistem, namizni tenis, predikcija
Objavljeno: 02.12.2016; Ogledov: 1300; Prenosov: 90
.pdf Celotno besedilo (3,16 MB)

78.
Avtomatsko nastavljanje parametrov segmentacijske metode aplikacije virtualna tipkovnica s pomočjo nevronske mreže
Aljaž Javornik, 2017, diplomsko delo

Opis: V tem diplomskem delu smo nadgradili izhodiščno aplikacijo Virtualna tipkovnica, ki je namenjena zaznavanju pritiska tipke v nadzorovanih okoliščinah s pomočjo interakcijske površine in vanjo usmerjene kamere. Preučili in implementirali smo metode, ki omogočajo avtomatizirano nastavljanje parametrov segmentacijske metode za izhodiščno aplikacijo. S tem smo izboljšali njeno delovanje v spremenljivih osvetlitvenih razmerah ter ob uporabi drugačnih ozadij interakcijske površine. Preučili in implementirali smo tudi tehnike predobdelave slik ter možnosti segmentacije s pomočjo konvolucijskih nevronskih mrež. Razvili in implementirali smo naslednje rešitve: i) model RGB smo nadomestili z barvnim modelom HSV, ii) rešitev z uporabo metode fotometrične normalizacije, imenovane eno-nivojski retineks, ter iii) rešitev, kjer segmentacijo izvedemo s pomočjo globoke nevronske mreže. Vse nadgradnje osnovne aplikacije Virtualna tipkovnica smo validirali z množico eksperimentov, v katerih smo variirali osvetlitev, oddaljenost svetila, ozadje interakcijske površine ter uporabnika. Kot najuspešnejši nadgradnji sta se izkazali uporaba konvolucijskih nevronskih mrež in morfološka operacija odpiranja.
Ključne besede: virtualna tipkovnica, segmentacija slik, nevronska mreža, globoka nevronska mreža, konvolucijska nevronska mreža, kompenzacija osvetlitve, predobdelava, eno-nivojski retineks
Objavljeno: 28.02.2017; Ogledov: 642; Prenosov: 90
.pdf Celotno besedilo (2,65 MB)

79.
Analiza prometa s pomočjo induktivnih zank
David Letonja, 2017, diplomsko delo

Opis: V diplomskem delu smo se ukvarjali z razvojem programske opreme za analizo prometa, pri čemer smo informacije o prometu črpali iz induktivnih zank, ki so že bile vgrajene v cestišče. Uporabljali smo raznovrstno strojno opremo, in sicer vhodno/izhodno napravo ADAM, stikalo, elektronsko ploščico za simulacijo prihodov/odhodov vozil in induktivne zanke. Komunikacijo med napravami smo izvedli na osnovi protokola Modbus. Razvito programsko opremo smo preizkusili v eksperimentalnem, kakor tudi v realnem okolju na cestišču. Na osnovi desetih testov v realnem okolju smo ugotovili, da je pri izračunu dolžine vozila na osnovi podatkov iz induktivnih zank bila napaka v povprečju 8,36 cm s standardnim odklonom 5,12 cm. Izkazalo se je še, da je bila najmanjša napaka 0,6 cm in to pri hitrosti vozila, za katero je bila induktivna zanka dejansko načrtovana. Na osnovi rezultatov lahko trdimo, da je naša rešitev primerna za analizo in nadzorovanje prometa v realnem okolju, npr. na uvozu oziroma izvozu avtoceste.
Ključne besede: Naprava ADAM, analiza prometa, induktivna zanka, podatkovna baza, protokol Modbus
Objavljeno: 09.10.2017; Ogledov: 761; Prenosov: 60
.pdf Celotno besedilo (3,37 MB)

80.
Aplikacija za nadzorovanje delovanja strojnih komponent računalniškega sistema
Jan Jagrič, 2018, diplomsko delo

Opis: Diplomsko delo je osredotočeno na razvoj uporabniške programske opreme za operacijske sisteme Windows v razvijalskem okolju Visual Studio in s programskim jezikom C#. Namen aplikacije je zajem informacij in spremljanje delovanja senzorjev strojnih komponent osebnega računalnika. V naši aplikaciji nadzorujemo naslednje strojne komponente: procesor, grafično kartico, pomnilnik, disk in matično ploščo. Na podlagi pregledanih obstoječih programskih rešitev za spremljanje delovanja strojnih komponent računalnika, smo zasnovali grafični uporabniški vmesnik, prikaz in izračun funkcije trendov, beleženje meritev ter obremenitveni test. Za boljšo uporabniško izkušnjo smo vpeljali še sistem uporabniških profilov. Aplikacijo smo preizkusili na dveh različnih osebnih računalnikih in na prenosniku. Na njih smo izvedli meritve procesorja ter analizirali dobljene grafe in trende. Rezultati so potrdili naša pričakovanja glede vrednosti opazovanih parametrov, in sicer tako v primeru, ko so bili računalniški sistemi obremenjeni, kakor tudi ko računalniški sistemi niso delovali s polno obremenitvijo. Naša aplikacija še ni primerna za produkcijsko delovanje, saj bi jo morali preizkusiti na večjem številu računalniških sistemov.
Ključne besede: operacijski sistem Windows, aplikacija Windows Forms, strojne komponente osebnega računalnika, programski jezik C#, meritve delovanja
Objavljeno: 03.05.2018; Ogledov: 528; Prenosov: 69
.pdf Celotno besedilo (5,29 MB)

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