| Title: | Prepoznavanje aktivnosti osebe iz zaporedja slik z globokimi povratnimi nevronskimi mrežami : diplomsko delo |
|---|
| Authors: | ID Pintarič, David (Author)
ID Potočnik, Božidar (Mentor) More about this mentor... 
ID Šavc, Martin (Comentor) |
|---|
| Files: |  UN_Pintaric_David_2019.pdf (3,78 MB)
MD5: 105ED7C777B9ADABCC234A1791B0438A
PID: 20.500.12556/dkum/76f27807-572f-4578-bb64-412c35abe89b
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Bachelor thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.11 - Undergraduate Thesis |
|---|
| Organization: | FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
|
|---|
| Abstract: | V diplomskem delu se ukvarjamo s problemom prepoznavanja aktivnosti osebe iz zaporedja slik, pri čemer prepoznavo poskušamo izboljšati z upoštevanjem časovne komponente. To dosežemo z uporabo povratnih nevronskih mrež. Omejili smo se na naslednje aktivnosti: oseba ni v ravnovesju, se pripogiba, stoji, sedi, leži, hitro hodi, počasi hodi in pada. Pregledali smo obstoječe postopke prepoznavanja, preučili povratne nevronske mreže, pripravili množico podatkov, zasnovali algoritem, izvedli eksperimente in na koncu analizirali rezultate. Rezultati na 25 označenih videoposnetkih so pri uporabi povratne nevronske mreže pokazali 83,24 % povprečno natančnost pri uporabi tipa zaporedje v vektor in 75,53 % povprečno natančnost pri uporabi tipa zaporedje v zaporedje. Kljub temu da so dobljeni rezultati boljši od tistih, kjer ne upoštevamo časovne komponente, ugotavljamo, da povratne nevronske mreže zaradi računske zahtevnosti niso vedno najboljša izbira. |
|---|
| Keywords: | računalniški vid, povratna nevronska mreža, pomnilna celica LSTM, pomnilna celica GRU, globoko učenje, detekcija oseb, prepoznavanje aktivnosti osebe |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Place of performance: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [D. Pintarič] |
|---|
| Year of publishing: | 2019 |
|---|
| Number of pages: | VII, 46 str. |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-74880 |
|---|
| UDC: | 004.8:004.93(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 22912790 |
|---|
| NUK URN: | URN:SI:UM:DK:ULUXJAAG |
|---|
| Publication date in DKUM: | 23.11.2019 |
|---|
| Views: | 1347 |
|---|
| Downloads: | 255 |
|---|
| Metadata: |     |
|---|
| Categories: | KTFMB - FERI
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
