|
|
|
|
| LEADER |
03198na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2018 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid6176
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Žeger, Ivana
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Detekcija lica u videosnimkama :
|b završni rad /
|c Ivana Žeger ; [mentor Sonja Grgić].
|
| 246 |
1 |
|
|a Face Detection in Video Sequences
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b I. Žeger,
|c 2018.
|
| 300 |
|
|
|a 54 str. ;
|c 30 cm +
|e CD-ROM
|
| 502 |
|
|
|b preddiplomski studij
|c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu
|g smjer: Elektroničko i računalno inženjerstvo, šifra smjera: 35, datum predaje: 2018-06-15, datum završetka: 2018-07-13
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Detekcija lica je metoda lociranja i odvajanja područja lica u samostalnim slikama i nizovima slika u vremenu (videosnimkama). Početni je korak u mnogim primjenama računalnog vida. Iz perspektive računala, predstavlja vrlo kompleksan zadatak. Lica se razlikuju estetski, iskazivanjem emocija, po boji kože, ali i utjecajem vanjskih faktora kao što su osvijetljenost scene, orijentacija lica, kontrast lica i pozadine, zaklonjenost, udaljenost od objektiva, itd. Ne postoji jedinstven kriterij grupiranja metoda detekcije lica. Često korišteni jednostavni algoritmi temelje se na detekciji boje ljudske kože. Ipak, potencijalni problem predstavlja postojanje objekata u nijansama sličnima boji kože u okolini lica te činjenica da pikseli kože ne moraju predstavljati piksele lica. Inženjerima najzanimljiviji metode temeljene su na strojnom učenju i statističkoj analizi, pri čemu se najveća pažnja posvećuje neuronskim mrežama.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: Face detection is a method of locating and separating facial area in images and image sequences related by time (video sequences). It has been the initial step in various computer vision applications. It represents a highly complex task for a computer system. There is an esthetical distinction between faces, they differentiate by emotion expression, skin color. External factor contribution is not negligible, i.e. lighting condition, facial orientation, face-background contrast, occlusion, scale, etc. Furthermore, no unique grouping criterium for face detection methods exits. Frequently used algorithms are based on human skin color detection. However, the existence of objects with the color tone very similar to the skin color around faces could lead to a potential problem alongside the fact that skin pixels do not necessarily correspond to facial pixels. The most interesting methods for face detection nowadays are based on machine learning and statistical analysis while the greatest attention is given to neural networks.
|
| 653 |
|
1 |
|a detekcija lica
|a računalni vid
|a strojno učenje
|a klasifikator
|a boja kože
|a metoda Viola-Jones
|a LBP
|a lažno pozitivna detekcija
|a lažno negativna detekcija
|a Raspberry Pi
|
| 653 |
|
1 |
|a face detection
|a computer vision
|a machine learning
|a classifier
|a skin color
|a Viola-Jones method
|a LBP
|a false positive detection
|a false negative detection
|a Raspberry Pi
|
| 700 |
1 |
|
|a Grgić, Sonja
|4 ths
|
| 942 |
|
|
|c Z
|
| 999 |
|
|
|c 50517
|d 50517
|