prikaz prve stranice dokumenta Unaprijeđeni postupci za raspoznavanje razina boli na temelju slika lica
  Preuzmi
PDF 10.17 MB
disertacija
Unaprijeđeni postupci za raspoznavanje razina boli na temelju slika lica
2017. urn:nbn:hr:200:158468
Zorić, Bruno
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za programske jezike i sustave

Citirajte ovaj rad

Zorić, B. (2017). Unaprijeđeni postupci za raspoznavanje razina boli na temelju slika lica (Disertacija). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:158468

Zorić, Bruno. "Unaprijeđeni postupci za raspoznavanje razina boli na temelju slika lica." Disertacija, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:158468

Zorić, Bruno. "Unaprijeđeni postupci za raspoznavanje razina boli na temelju slika lica." Disertacija, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:158468

Zorić, B. (2017). 'Unaprijeđeni postupci za raspoznavanje razina boli na temelju slika lica', Disertacija, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 20.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:158468

Zorić B. Unaprijeđeni postupci za raspoznavanje razina boli na temelju slika lica [Disertacija]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2017 [pristupljeno 20.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:158468

B. Zorić, "Unaprijeđeni postupci za raspoznavanje razina boli na temelju slika lica", Disertacija, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:158468

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:158468
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovUnaprijeđeni postupci za raspoznavanje razina boli na temelju slika lica
Naslov (engleski)Enhanced pain level recognition methods based on facial images
AutorBruno Zorić
MentorGoran Martinović (mentor)
Član povjerenstvaŽeljko Hocenski (predsjednik povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za programsko inženjerstvo)
(Katedra za programske jezike i sustave)
Osijek
Datum i država obrane2017-11-19, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Programsko inženjerstvo
Univerzalna decimalna klasifikacija
(UDC)		621.3 - Elektrotehnika
Sažetak
U ovoj disertaciji razmatran je problem raspoznavanja razina boli na osnovu slike lica. Rijec je o složenom problemu iz domene raspoznavanja uzoraka, a za cije se rješavanje uobicajeno rabe postupci strojnog ucenja namijenjeni nadziranoj klasifikaciji. S obzirom da se klasifikacijska procedura provodi u nekoliko koraka, u sklopu ove disertacije predložene su ideje koje je moguce ugraditi u pojedine korake te tako pospješiti razinu raspoznavanja boli. Predstavljeni su tako postupak izdvajanja znacajki zasnovan na shearlet transformaciji, metoda odabira znacajki pracenjem njihova pojedinacnog doprinosa te unaprijeeni algoritam za oblikovanje klasifikacijskog modela radijalne neuronske mreže, zasnovan na algoritmu umjetne kolonije pcela. Svaki od prijedloga eksperimentalno je vrednovan na podacima dostupnim iz klinickog okruženja, a njegovo ponašanje je usporeeno s drugim pristupima dostupnima u literaturi. Rezultati analize sugeriraju da postupak izdvajanja znacajki dovodi do boljeg raspoznavanja razina boli prilikom uporabe razlicitih klasifikatora, a cini to uz relativno nizak broj znacajki. Nadalje, metoda odabira znacajki omogucuje pronalazak podskupova znacajki niže dimenzionalnosti uz održavanje kvalitete raspoznavanja ili njenog uvecavanja. Konacno, unaprijeeni algoritam za oblikovanje radijalnih neuronskih mreža uspijeva pronaci mreže koje prema svojim performansama nadilaze one oblikovane konkurentskim algoritmima iz literature.
Sažetak (engleski)
In this doctoral dissertation the problem of pain level recognition based on facial images is considered. As it represents a complex problem from the domain of pattern recognition, various machine learning approaches are commonly utilised in an attempt to solve it. Considering the fact that the classification procedure involves several steps, as a part of this dissertation several ideas are proposed that can be implemented in individual steps, thusly improving the pain level recognition. A feature extraction procedure which is based on the shearlet transform, a method for feature selection through individual contribution tracking and an algorithm for radial basis network classification model design that is based on the artificial bee colony algorithm are presented and implemented. Each of these proposals has been experimentally evaluated on data coming from a clinical environment, and its behaviour compared with alternative approaches employed in the literature for the same tasks. The results of the conducted analysis suggest that the feature extraction procedure leads to better pain level recognition using several classifiers, while achieving the aforementioned using a comparingly lower number of features. Further more, the method for feature selection provides feature subsets that are comparingly of lower dimensionality while maintaining or improving the classification quality. Finally, the enhanced algorithm proposed for the radial basis network design outputs networks that give favourable results regarding classification performance when compared with the networks designed by other algorithms utilised in the experimental analysis.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:158468
Datum promocije2017-11-19
Studijski programNaziv: Elektrotehnika; smjerovi: Elektroenergetika, Komunikacije i informatika
Smjer: Komunikacije i informatika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: poslijediplomski doktorski
Akademski / stručni naziv: doktor/doktorica znanosti, područje tehničkih znanosti, polje elektrotehnika (dr.sc.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2017-11-20 12:09:22