| Title: | Samodejna razpoznava značilnosti oči s strojnim učenjem na podlagi manjše učne množice : magistrsko delo |
|---|
| Authors: | ID Horvat, Gregor (Author)
ID Kohek, Štefan (Mentor) More about this mentor... 
ID Jeromel, Aljaž (Comentor) |
|---|
| Files: |  MAG_Horvat_Gregor_2023.pdf (6,03 MB)
MD5: A483C530A633404D5065C25ED5AF99CB
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Master's thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
|---|
| Organization: | FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
|
|---|
| Abstract: | V magistrskem delu sta opisani zasnovi dveh pristopov strojnega učenja za razpoznavo značilnosti v človeškem očesu na podlagi majhne učne množice. Implementirani sta dve tehniki; semantična segmentacija in lokalizacija. Obe rešitvi delujeta na osnovi konvolucijskih nevronskih mrež in iz digitalnih fotografij očes razpoznata položaj zenice, zunanjo obrobo šarenice ter barvo le-te. Problem omejene učne množice smo naslovili z uporabo več tehnik obogatitve učne množice na podlagi obstoječih učnih podatkov. Najboljše rezultate je dosegla segmentacijska nevronska mreža, tehnike obogatitve učne množice pa so se izkazale za nepogrešljive pri učenju na majhni učni množici. |
|---|
| Keywords: | konvolucijske nevronske mreže, semantična segmentacija, lokalizacija, obogatitev učne množice |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Place of performance: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [G. Horvat] |
|---|
| Year of publishing: | 2023 |
|---|
| Number of pages: | 1 spletni vir (1 datoteka PDF (XI, 49 f.)) |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-83763 |
|---|
| UDC: | 004.93'1:004.85(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 149194499 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 13.03.2023 |
|---|
| Views: | 729 |
|---|
| Downloads: | 125 |
|---|
| 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. |
