Automatsko raspoznavanje emocija iz slike lica

Sažetak na hrvatskom: U sklopu završnog rada provodi se eksperimentalno testiranje postojećeg programa za strojno učenje u vidu automatskog prepoznavanja emocija. Prilikom testiranja potrebno je pronaći bazu sa što više slika koje bi odgovarale traženoj temi te ih iskoristiti za učenje. Na temelju d...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:45053/Details
Glavni autor: Mrkalj, Antonela (-)
Ostali autori: Pandžić, Igor Sunday (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, A. Mrkalj, 2014.
Predmet:
LEADER 02159na a2200241 4500
003 HR-ZaFER
005 20160516012007.0
008 160221s2014 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid1133 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Mrkalj, Antonela  |9 35637 
245 |a Automatsko raspoznavanje emocija iz slike lica :  |b završni rad /  |c Antonela Mrkalj ; [mentor Igor Sunday Pandžić]. 
246 1 |a Automatic emotion recognition from facial image  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b A. Mrkalj,  |c 2014. 
300 |a 15 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b preddiplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Računarska znanost, šifra smjera: 41, datum predaje: 2014-06-13, datum završetka: 2014-09-08 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: U sklopu završnog rada provodi se eksperimentalno testiranje postojećeg programa za strojno učenje u vidu automatskog prepoznavanja emocija. Prilikom testiranja potrebno je pronaći bazu sa što više slika koje bi odgovarale traženoj temi te ih iskoristiti za učenje. Na temelju dobivenog klasifikatora ostvaruje se testiranje naučenog. Rezultat testiranja je procijenjena emocija, koja može biti točna ili pogrešna. Poboljšavanje točnosti ostvaruje se sa većom bazom, koja u ovim trenucima nije moguća.  
520 3 |a Sažetak na engleskom: As a part of this thesis, experimental testing of existing software for machine learning was implemented in terms of automatic emotion recognition. During period of testing, it was necessary to find a database with enough pictures which will be right for requested topic and use them for learning. Testing of what is learned is based on required clasificator. Result of testing is estimated emotion, which can be right or wrong. Accomplishing improvements of estimation is possible with bigger database, which, in this time, is not available.  
653 1 |a emocije  |a automatsko prepoznavanje  |a praćenje lica  |a strojno učenje 
653 1 |a emotions  |a automatic recognition  |a face tracking  |a machine learning 
700 1 |a Pandžić, Igor Sunday  |4 ths  |9 17967 
942 |c Z  |2 udc 
999 |c 45053  |d 45053