<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://dk.um.si/IzpisGradiva.php?id=14236"><dc:title>ALGORITMI ZA PREDOBDELAVO SLIK IN PRIMERJAVA METOD ZA RAZPOZNAVO OBRAZOV</dc:title><dc:creator>Gangl,	Simon	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Žalik,	Borut	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Mongus,	Domen	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>razpoznava obrazov</dc:subject><dc:subject>normalizirana slika obraza</dc:subject><dc:subject>PCA</dc:subject><dc:subject>LDA</dc:subject><dc:subject>Gaborjeva valčna transformacija</dc:subject><dc:subject>vpliv učne množice</dc:subject><dc:description>Zaradi visokih teženj trga po varnih sistemih, ki temeljijo na identifikaciji s pomočjo biometričnih podatkov, ostaja razpoznava obrazov atraktivno raziskovalno področje. V tem diplomskem delu obravnavamo razpoznavanje obrazov tako iz vidika predobdelave vhodnih podatkov kot tudi iz vidika analize uspešnosti različnih pristopov. Najprej predstavimo naš postopek za normalizacijo slike obraza. Ta za izločevanje šuma iz vhodnih podatkov združuje različne geometrijske tehnike s tehnikami umetne inteligence in računalniškega vida. Tako obdelane slike so vhod v postopke za razpoznavo obrazov, implementirane v okviru tega diplomskega dela. Ob splošni predstavitvi postopkov razpoznave obrazov natančneje opišemo tri izmed najpomembnejših. Podrobno predstavimo njihovo implementacijo in podamo primerjavo njihovih uspešnosti. Ker za razpoznavo obrazov uporabljamo tudi statistične pristope, ki so pogosto podvrženi vplivom učne množice, rezultate podrobneje analiziramo tudi iz tega vidika.</dc:description><dc:publisher>[S. Gangl]</dc:publisher><dc:date>2010</dc:date><dc:date>2010-06-02 15:16:28</dc:date><dc:type>Diplomsko delo</dc:type><dc:identifier>14236</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>
