SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava

Izpis gradiva

Naslov:Razpoznavanje kovancev v digitalnih slikah s pomočjo računalniškega vida in strojnega učenja
Avtorji:Vračko, Tjaž (Avtor)
Potočnik, Božidar (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf UN_Vracko_Tjaz_2018.pdf (3,01 MB)
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga (mb11)
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:V diplomskem delu smo raziskali metode računalniškega vida za detekcijo in razpoznavanje evrskih kovancev v digitalnih slikah. Preučili in analizirali smo obstoječe metode za detekcijo kovancev ter predstavili njihove prednosti in slabosti. V delu predstavimo lasten algoritem za detekcijo in razpoznavo evrskih kovancev, ki temelji na Houghovi transformaciji, barvnih in teksturnih značilnicah, postopku na osnovi vreče besed in strojih podpornih vektorjev; za popravljanje rezultatov razpoznave uporablja informacije o velikostnih razmerjih kovancev. Algoritem smo implementirali in testirali na štirih testnih množicah slik. Ugotovili smo, da naš algoritem deluje najbolje na slikah z belim ozadjem, na katerih se nahaja veliko različnih tipov kovancev. Na takšnih slikah smo v povprečju dosegli 81,53-odstotno uspešnost pravilnega razpoznavanja kovancev. Izkazalo se je tudi, da je 20 cm tista oddaljenost kamere od kovancev, pri kateri dosežemo najvišjo uspešnost razpoznave in ustreza razdalji, ki bi jo tudi sicer izbrali za slikanje od 10 do 30 kovancev, položenih na mizo.
Ključne besede:razpoznavanje kovancev, HOG, SIFT, Houghova transformacija, stroji podpornih vektorjev
Leto izida:2018
Založnik:T. Vračko
Izvor:[Maribor
UDK:004.921(043.2)
COBISS_ID:21412630 Povezava se odpre v novem oknu
Licenca:CC BY-NC-ND 4.0
To delo je dosegljivo pod licenco Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Število ogledov:234
Število prenosov:36
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
  
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Recognition of coins in digital images by using computer vision and machine learning
Opis:In this paper we present our research on computer vision methods pertaining to the recognition of euro coins in digital images. We studied and analysed existing coin recognition methods and present their strengths and weaknesses. We introduce our own algorithm for recognising euro coins, which is based on the Hough transform, different colour and texture descriptors, as well as the bag of words principle and support vector machines. It uses knowledge about coin size ratios to later correct the results of the classification process. We have implemented the proposed algorithm and tested it on four testing sets of images. Our algorithm works best on images with a white background, on which multiple kinds of coins are located. On such images we have achieved an average correct coin recognition ratio of 81.53%. The results also show that a camera distance of 20 cm from the coins produces the highest recognition rate. This distance matches one naturally chosen when taking a picture of roughly 10 to 30 coins, laid flat onto a table.
Ključne besede:coin recognition, HOG, SIFT, Hough transform, support vector machines


Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj
Logotipi partnerjev Univerza v Mariboru Univerza v Ljubljani Univerza na Primorskem Univerza v Novi Gorici