prikaz prve stranice dokumenta PREPOZNAVANJE OSOBA U SLICI ZASNOVANO NA DUBOKOM UČENJU
  Preuzmi
PDF 774.17 KB
završni rad
PREPOZNAVANJE OSOBA U SLICI ZASNOVANO NA DUBOKOM UČENJU
2019. urn:nbn:hr:200:321699
Budak, Luka
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za komunikacije
Katedra za multimedijske sustave i digitalnu televiziju

Citirajte ovaj rad

Budak, L. (2019). PREPOZNAVANJE OSOBA U SLICI ZASNOVANO NA DUBOKOM UČENJU (Završni rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:321699

Budak, Luka. "PREPOZNAVANJE OSOBA U SLICI ZASNOVANO NA DUBOKOM UČENJU." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:321699

Budak, Luka. "PREPOZNAVANJE OSOBA U SLICI ZASNOVANO NA DUBOKOM UČENJU." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:321699

Budak, L. (2019). 'PREPOZNAVANJE OSOBA U SLICI ZASNOVANO NA DUBOKOM UČENJU', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 22.01.2025., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:321699

Budak L. PREPOZNAVANJE OSOBA U SLICI ZASNOVANO NA DUBOKOM UČENJU [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2019 [pristupljeno 22.01.2025.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:321699

L. Budak, "PREPOZNAVANJE OSOBA U SLICI ZASNOVANO NA DUBOKOM UČENJU", Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:321699

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:321699
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPREPOZNAVANJE OSOBA U SLICI ZASNOVANO NA DUBOKOM UČENJU
Naslov (engleski)RECOGNIZING PERSONS IN AN IMAGE BASED ON DEEP LEARNING
AutorLuka Budak
MentorMario Vranješ (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za komunikacije)
(Katedra za multimedijske sustave i digitalnu televiziju)
Osijek
Datum i država obrane2019-09-26, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Umjetna inteligencija
Sažetak
U ovom radu objašnjeni su principi rada dubokog učenja za rješavanje problema prepoznavanja osobe u digitalnoj slici. Općenito se za rješavanje problema u računalnom vidu koriste konvolucijske neuronske mreže. Ovaj rad se bavi prilagođavanjem postojeće konvolucijske neuronske mreže koja će obavljati prepoznavanje osoba. Tehnikom prenesenog učenja na VGGNet-16 modelu je izgrađena mreža koja može prepoznati osam jedinstvenih identiteta. Treniranje je obavljeno na javno dostupnoj bazi podataka slika lica čiji se broj slika dodatno povećao augmentacijom skupa tih slika. Dio slika iz baze podataka se izdvojio od trening podataka za kasnije vrednovanje dobivenog modela. Vrednovanjem modela na tim slikama dobije se prosječna točnost prepoznavanja od 83 posto.
Sažetak (engleski)
This paper explains the principles of deep learning work to solve the problem of recognizing a person in a digital image. Generally, convolutional neural networks are used to solve computer vision problems. This paper deals with the adjustment of an existing convolutional neural network that will perform recognition of persons. Using transfer learning on VGGNet-16 model a network has been built that can recognize eight unique identities. The training was performed on a publicly available database of facial images whose number of images was further increased by augmenting a set of these images. Part of the images from the database have been sorted out from the training data for later evaluation of the made model. Evaluating the models with these images yields an average recognition accuracy of 83 precent.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:321699
Studijski programNaziv: Elektrotehnika
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka elektrotehnike (univ.bacc.ing.el.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-10-28 13:45:01