| Title: | PREPOZNAVANJE PRIMERKA IZ GENERIČNEGA RAZREDA OBJEKTOV NA OSNOVI DIGITALNIH SLIK |
|---|
| Authors: | ID Dimovska, Natalija (Author)
ID Potočnik, Božidar (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  UN_Dimovska_Natalija_2015.pdf (2,04 MB)
MD5: 5A009ECB91414D0925928ED376C273F8
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Bachelor thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.11 - Undergraduate Thesis |
|---|
| Organization: | FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
|
|---|
| Abstract: | V diplomskem delu je predstavljena metoda za prepoznavanje primerka iz generičnega razreda objektov na osnovi digitalnih slik. Proces prepoznavanja objekta na sliki je ena od hitro razvijajočih se tehnologij. Podajamo pregled že obstoječih metod in postopkov za segmentacijo, strojno učenje ter popis objektov z značilkami. Prav tako je opisana naša implementacija algoritma za prepoznavanje generičnih objektov na sliki. Prepoznavanje primerka (skodelic) smo izvedli s segmentacijo GrubCut, deskriptorji HOG (angl. Histogram of Oriented Gradients), za klasifikacijo primerka pa smo uporabili strojno učenje s stroji SVM (angl. Support Vector Machine). Na testni množici 34 slik z 75 primerki smo izračunali metriko TPR (angl. True Positive Rate) kot 0,92 in metriko PPV (angl. Positive Predicted Value) skoraj 0,96, pri čemer smo uporabili učno množico velikosti 84 slik. |
|---|
| Keywords: | Prepoznavanje objektov, klasifikacija, zaznavanje objektov, deskriptor, HOG, SVM, segmentacija |
|---|
| Place of publishing: | [Maribor |
|---|
| Publisher: | N. Dimovska |
|---|
| Year of publishing: | 2015 |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-54261 |
|---|
| UDC: | 004.932(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 19094294 |
|---|
| NUK URN: | URN:SI:UM:DK:BACPPRKN |
|---|
| Publication date in DKUM: | 14.10.2015 |
|---|
| Views: | 1633 |
|---|
| Downloads: | 125 |
|---|
| Metadata: |    |
|---|
| Categories: | KTFMB - FERI
|
|---|
|
:
|
Copy citation |
|---|
| | | | Average score: | (0 votes) |
|---|
| Your score: | Voting is allowed only for logged in users. |
|---|
| Share: |  |
|---|
Hover the mouse pointer over a document title to show the abstract or click
on the title to get all document metadata. |
