prikaz prve stranice dokumenta Detekcija i raspoznavanje lica unutar iOS aplikacije
  Preuzmi
PDF 11.29 MB
diplomski rad
Detekcija i raspoznavanje lica unutar iOS aplikacije
2022. urn:nbn:hr:200:883241
Barbarić, Nikola
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek

Citirajte ovaj rad

Barbarić, N. (2022). Detekcija i raspoznavanje lica unutar iOS aplikacije (Diplomski rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:883241

Barbarić, Nikola. "Detekcija i raspoznavanje lica unutar iOS aplikacije." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:883241

Barbarić, Nikola. "Detekcija i raspoznavanje lica unutar iOS aplikacije." Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:883241

Barbarić, N. (2022). 'Detekcija i raspoznavanje lica unutar iOS aplikacije', Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 09.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:883241

Barbarić N. Detekcija i raspoznavanje lica unutar iOS aplikacije [Diplomski rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2022 [pristupljeno 09.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:883241

N. Barbarić, "Detekcija i raspoznavanje lica unutar iOS aplikacije", Diplomski rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:883241

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:883241
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovDetekcija i raspoznavanje lica unutar iOS aplikacije
Naslov (engleski)Face detection and recognition in iOS applications
AutorNikola Barbarić
MentorIrena Galić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Osijek
Datum i država obrane2022-10-05, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Elektrotehnika
Automatizacija i robotika
Sažetak
Diplomski rad prikazuje proces izrade mobilne aplikacije za bilježenje nazočnosti studenata. Ideja je spriječiti krivotvorenje potpisa, izbaciti upotrebu papira i ubrzati cijeli proces. iOS platforma je odabrana jer ima kvalitetnije biblioteke nego Android. Glavna značajka je prepoznavanje lica, koja se koristi kao alat za identifikaciju i verifikaciju. Kao baza podataka je korišten Firebase, Swift kao programski jezik i Vision biblioteka za detekciju lica i značajki lica. Prikazana su najpopularnija slična rješenja, kao i najpopularniji algoritmi koji se koriste za detekciju lica i nj značajki. Opisane su značajke koje se smatraju ključnim, kako se uzimaju, što se radi s njima, kako se spremaju i kako se provjeravaju. Testiranje je obavljeno ručno i rezultati su prikazani s mogućnostima za napredak.
Sažetak (engleski)
This thesis demonstrates the process of making a mobile application for recording student attendance. The idea is to prevent signature forgeries, eliminate the use of paper, and speed up the whole process. iOS platform was chosen because it has better quality frameworks than Android. The main feature is facial recognition, which has been used as an identification and verification tool. Firebase was used as a database, Swift as a programming language, and Vision framework for face and facial landmark detection. The most popular similar solutions are shown, as well as the most popular algorithms used for face detection and its features. It is shown which features are considered essential, how they are taken, what is done with them, how they are saved, and how they are checked. Testing was done manually and results are shown with possibilities of improvement.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:883241
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2022-11-22 17:05:28