| Title: | Globoki modeli za detekcijo in prepoznavo obrazov v video vsebinah in slikah : magistrsko delo |
|---|
| Authors: | ID Bojanić, Stefani (Author)
ID Rojc, Matej (Mentor) More about this mentor...  |
|---|
| Files: |  MAG_Bojanic_Stefani_2025.pdf (4,66 MB)
MD5: DEC86B096CF51BC0635D9FDEC71D4A5E
|
|---|
| Language: | Slovenian |
|---|
| Work type: | Master's thesis/paper |
|---|
| Typology: | 2.09 - Master's Thesis |
|---|
| Organization: | FERI - Faculty of Electrical Engineering and Computer Science
|
|---|
| Abstract: | 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. |
|---|
| Keywords: | detekcija obrazov, prepoznavanje obrazov, globoko učenje, state of the art, konvolucijske nevronske mreže (CNN), ArcFace |
|---|
| Place of publishing: | Maribor |
|---|
| Place of performance: | Maribor |
|---|
| Publisher: | [S. Bojanić] |
|---|
| Year of publishing: | 2025 |
|---|
| Number of pages: | 1 spletni vir (1 datoteka PDF (112 str.)) |
|---|
| PID: | 20.500.12556/DKUM-95607 |
|---|
| UDC: | 621.38(043.2) |
|---|
| COBISS.SI-ID: | 261953027 |
|---|
| Publication date in DKUM: | 23.10.2025 |
|---|
| Views: | 152 |
|---|
| Downloads: | 28 |
|---|
| 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. |
