| | SLO | ENG | Piškotki in zasebnost

Večja pisava | Manjša pisava
Prva stran > Izpis gradiva

Izpis gradiva Pomoč

Naslov:Ocenjevanje starosti osebe na osnovi digitalnih posnetkov z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež : magistrsko delo
Avtorji:ID Krel, Tilen (Avtor)
ID Potočnik, Božidar (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf MAG_Krel_Tilen_2021.pdf (1,01 MB)
MD5: 34A710A75BDBA8C4C84260FBA866989C
PID: 20.500.12556/dkum/80ffb0bd-6df4-475b-a6f3-5a8fe9ff46b0
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Magistrsko delo/naloga
Tipologija:2.09 - Magistrsko delo
Organizacija:FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Opis:Magistrsko delo se ukvarja z ocenjevanjem starosti osebe na osnovi digitalnih posnetkov z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež. Razvit in implementiran je bil lasten model konvolucijske nevronske mreže za ocenjevanje starosti osebe iz digitalnega posnetka. Kot osnova za naš model je bila uporabljena in modificirana obstoječa arhitektura konvolucijske nevronske mreže VGG-Face, namenjena razpoznavanju obrazov. Za učenje in testiranje sta bili uporabljeni bazi podatkov IMDB-WIKI in FG-NET. Na bazi podatkov IMDB-WIKI je bila dosežena povprečna napaka med dejansko in ocenjeno starostjo 6,7 leta, na bazi podatkov FG-NET pa z validacijsko metodo »izpusti-eno-osebo« izračunana povprečna napaka med dejansko in ocenjeno starostjo 3,9 leta. Dobljeni rezultati so primerljivi oziroma le malo zaostajajo za najuspešnejšimi metodami za ocenjevanje starosti osebe z digitalnega posnetka. Na tej osnovi se naš model ocenjuje kot primeren za uporabo v produkcijskih rešitvah.
Ključne besede:računalniški vid, konvolucijske nevronske mreže, globoko učenje, ocenjevanje starosti
Kraj izida:Maribor
Kraj izvedbe:Maribor
Založnik:[T. Krel]
Leto izida:2021
Št. strani:VII, 44 f.
PID:20.500.12556/DKUM-78589 Novo okno
UDK:004.85:004.932(043.2)
COBISS.SI-ID:54782979 Novo okno
NUK URN:URN:SI:UM:DK:NKJGXQGD
Datum objave v DKUM:17.02.2021
Število ogledov:1838
Število prenosov:145
Metapodatki:XML DC-XML DC-RDF
Področja:KTFMB - FERI
:
KREL, Tilen, 2021, Ocenjevanje starosti osebe na osnovi digitalnih posnetkov z uporabo konvolucijskih nevronskih mrež : magistrsko delo [na spletu]. Magistrsko delo. Maribor : T. Krel. [Dostopano 22 marec 2025]. Pridobljeno s: https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?lang=slv&id=78589
Kopiraj citat
  
Skupna ocena:
0.5
1
1.5
2
2.5
3
3.5
4
4.5
5
(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
Objavi na:Bookmark and Share


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

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:22.01.2021

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Naslov:Person age estimation based on digital images using convolutional neural networks
Opis:In the master’s thesis, we focused on person age estimation based on digital images using convolutional neural networks. We developed and implemented our own convolutional neural network model, used to estimate age of a person from a digital image. As a base for our model, we used and modified the existing convolutional neural network architecture VGG-Face, used for face recognition. For learning and testing, the IMDB-WIKI and FG-NET datasets were used. With the IMDB-WIKI dataset, we can achieve the average error between the actual and the estimated age of 6.7 years, while using the dataset FG-NET, we can calculate the average error between the actual and the estimated age of 3.9 years, employing the »leave-one-person-out« validation method. The obtained results are comparable to or only slightly behind the most successful methods for age estimation from a digital image. On this basis, we evaluate our model as suitable for use in production solutions.
Ključne besede:computer vision, convolutional neural networks, deep learning, age estimation


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