|
|
|
|
| LEADER |
02510na a2200229 4500 |
| 003 |
HR-ZaFER |
| 008 |
160221s2019 ci ||||| m||| 00| 0 hr d |
| 035 |
|
|
|a (HR-ZaFER)ferid7043
|
| 040 |
|
|
|a HR-ZaFER
|b hrv
|c HR-ZaFER
|e ppiak
|
| 100 |
1 |
|
|a Juraga, Ivan
|9 40490
|
| 245 |
1 |
0 |
|a Očitavanje pulsa osobe iz video snimke :
|b završni rad /
|c Ivan Juraga ; [mentor Marko Subašić].
|
| 246 |
1 |
|
|a Estimating the Person's Pulse From a Video Recording
|i Naslov na engleskom:
|
| 260 |
|
|
|a Zagreb,
|b I. Juraga,
|c 2019.
|
| 300 |
|
|
|a 32 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: 2019-06-14, datum završetka: 2019-07-12
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na hrvatskom: Završni rad je bila primjena dubokih neuronskih mreža u svrhu određivanja pulsa osobe preko video snimke lica. Izrada rada sastojala se od 3 glavna dijela: sakupljanje video zapisa i izrada skupa podataka, programiranje samog modela te treniranje modela u svrhu veće točnosti. Modelova mreža je sastavljena od kombinacije konvolucijske, ponavljajuće i potpuno povezane mreže sa adam optimizatorom i MAE kao načinom izračuna pogreške. Model trenutno može sa sigurnošću pretpostaviti da li se radi o niskom, srednjem ili visokom pulsu, a loss mu trenutno iznosi =~4.9 što je uzeći u obzir nepreciznost instumenta za izračun pulsa zadovoljavajuće . Sama implementacija je izvedena u programskom jeziku Python koristeći biblioteke Tensorflow i Keras.
|
| 520 |
3 |
|
|a Sažetak na engleskom: Thesis based predicting pulse by monitoring person's face using deep neural network. The making of the thesis consists of three large parts: making a dataset, programing and finally training the model. The dataset was made specially for this thesis and is still not finished, while the model is made as a combination of convolutional,fully connected and reccurent network with mean square error as the loss function and adam as the optimizer. Right now the model gives decent results but the model will be further worked on to try prove that you can predict pulse from a video of a person's face. The code is written in python with Tensorflow and Keras as the driving force of the model.
|
| 653 |
|
1 |
|a duboka neuronska mreža
|a puls osobe
|a video snimka lica
|a Python
|a Tensorflow
|a Keras
|
| 653 |
|
1 |
|a Deep Learning
|a Neural Network
|a Pulse
|a Face Pulse
|a Tensorflow
|a Keras
|
| 700 |
1 |
|
|a Subašić, Marko
|4 ths
|9 30480
|
| 942 |
|
|
|c Z
|
| 999 |
|
|
|c 51212
|d 51212
|