Sustav za detekcija osoba u video sekvencama

Sažetak na hrvatskom: Detekcija osoba zahtjevan je posao zbog raznolikosti pojavljivanja osoba na slikama i videima. U ovom radu se opisuje pristup detekciji osoba algoritmom Viole i Jonesa koji funkcionira kvalitetnim radom grupe slabih klasifikatora koristeći Haar značajke i AdaBoost. Opisuje se p...

Full description

Permalink: http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:46071/Details
Glavni autor: Granić, Mislav (-)
Ostali autori: Kalafatić, Zoran (Thesis advisor)
Vrsta građe: Drugo
Impresum: Zagreb, M. Granić, 2015.
Predmet:
LEADER 02590na a2200241 4500
003 HR-ZaFER
005 20160603130338.0
008 160221s2015 ci ||||| m||| 00| 0 hr d
035 |a (HR-ZaFER)ferid1969 
040 |a HR-ZaFER  |b hrv  |c HR-ZaFER  |e ppiak 
100 1 |a Granić, Mislav  |9 36867 
245 1 0 |a Sustav za detekcija osoba u video sekvencama :  |b završni rad /  |c Mislav Granić ; [mentor Zoran Kalafatić]. 
246 1 |a System for detecting people in video sequences  |i Naslov na engleskom:  
260 |a Zagreb,  |b M. Granić,  |c 2015. 
300 |a 41 str. ;  |c 30 cm +  |e CD-ROM 
502 |b preddiplomski studij  |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu  |g smjer: Programsko inženjerstvo i informacijski sustavi, šifra smjera: 39, datum predaje: 2015-06-12, datum završetka: 2015-07-13 
520 3 |a Sažetak na hrvatskom: Detekcija osoba zahtjevan je posao zbog raznolikosti pojavljivanja osoba na slikama i videima. U ovom radu se opisuje pristup detekciji osoba algoritmom Viole i Jonesa koji funkcionira kvalitetnim radom grupe slabih klasifikatora koristeći Haar značajke i AdaBoost. Opisuje se prikupljanje, obrada i korištenje slika za treniranje detektora, pokušaji treniranja i statistika uspješnosti. Prikazani su primjeri raznih detekcija u slikama i videima i opis načina postizanja dobivenih rezultata. Za izradu je korišten programski jezik Python i naredbe opencv_createsamples i opencv_traincascede iz OpenCV biblioteke za računalni vid kao i skripte za detekciju i pripremu treninga.  
520 3 |a Sažetak na engleskom: People detection is challenging job because of big variety of people appearing in pictures and videos. This document describes the approach to people detection by Viola and Jones algorithm which works by good group work of the weak classifiers using Haar features and AdaBoost. Collection, processing and usage of images to train detectors, training attempts and performance statistics are described. Examples of various detections in images and videos and way of achieving results are shown. Python programming language and commands like opencv_createsamples and opencv_traincascade, which are part of OpenCV library for computer vision, are used for creation as well as scripts for detection and preparation of training.  
653 1 |a detekcija osoba  |a Viola i Jones  |a Haar  |a AdaBoost  |a video detektor  |a klasifikator  |a kaskada  |a Python  |a OpenCV 
653 1 |a people detection  |a Viola and Jones  |a Haar  |a AdaBoost  |a video detector  |a classifier  |a cascade  |a Python  |a OpenCV 
700 1 |a Kalafatić, Zoran  |4 ths  |9 8062 
942 |c Z  |2 udc 
999 |c 46071  |d 46071