20.500.12556/DKUM-95607 Globoki modeli za detekcijo in prepoznavo obrazov v video vsebinah in slikah magistrsko delo Deep learning models for face detection and recognition in videos and images Človeški obraz predstavlja eno od najpomembnejših biometričnih značilnosti, saj združuje informacijo o identiteti, spolu, starosti in čustvenem izrazu. V tem okviru se detekcija in prepoznavanje obrazov kažeta kot dva neločljivo povezana procesa. V magistrski nalogi so predstavljeni ključni izzivi tega področja ter stanje razvoja, ki zajema vse od klasičnih metod do sodobnih pristopov z globokim učenjem, s poudarkom na konvolucijskih nevronskih mrežah. Razvoj in eksperimenti so bili izvedeni s programskim jezikom Python. V okolju Visual Studio Code smo tako razvili sistem za prepoznavanje obrazov z uporabo algoritma ArcFace. The human face represents one of the most important biometric features, as it combines information about identity, gender, age, and emotional expression. In this context, face detection and recognition appear as two inseparably connected processes. This master thesis presents the key challenges in this field and the state of development, covering everything from classical methods to modern approaches using deep learning, with an emphasis on convolutional neural networks. The development and experiments were carried out in the Python programming language. In the Visual Studio Code environment, we developed a face recognition system using the ArcFace algorithm. detekcija obrazov prepoznavanje obrazov globoko učenje state of the art konvolucijske nevronske mreže (CNN) ArcFace face detection face recognition deep learning state of the art convolution neural networks (CNN) ArcFace true true false [S. Bojanić] Slovenski jezik Angleški jezik Magistrsko delo/naloga 2025-09-30 19:25:20 2025-10-23 10:30:38 2025-12-19 03:17:56 0000-00-00 00:00:00 2025 0 Maribor 0 Maribor 1 spletni vir (1 datoteka PDF (112 str.)) 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 621.38(043.2) 261953027 MAG_Bojanic_Stefani_2025.pdf MAG_Bojanic_Stefani_2025.pdf 1 DEC86B096CF51BC0635D9FDEC71D4A5E 42d49477a2016e952841d8d329074228603004d905e72dbf31af53cad98c5716 ca8fd839-a5bf-11f0-b90a-00155d000105 https://dk.um.si/Dokument.php?lang=slv&id=199766 Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko 0 0 0