Detekcija karakterističnih točaka na licima
Sažetak na hrvatskom: Rad prolazi kroz teorijsku podlogu analize slike lica i pronalaska karakterističnih točaka. Prolazi kroz metode i alate potrebne da bi se trenirala umjetna neuronska mreža. Rad također daje teorijsku podlogu za područje dubokog učenja i umjetnih neuronskih mreža korištenih za...
| Permalink: | http://skupni.nsk.hr/Record/fer.KOHA-OAI-FER:51550/Details |
|---|---|
| Glavni autor: | Pejnović, Juraj (-) |
| Ostali autori: | Pribanić, Tomislav (Thesis advisor) |
| Vrsta građe: | Drugo |
| Impresum: |
Zagreb,
J. Pejnović,
2019.
|
| Predmet: |
karakteristična
> točka
> lice
> detekcija
> strojno učenje
> neuronska mreža
> duboko učenje
> konvolucija
> SCface
> analiza slike
> keras
> tensorflow
feature
> point
> face
> detection
> machine learning
> neural network
> deep learning
> convolution
> SCface
> image analysis
> keras
> tensorflow
|
| LEADER | 02522na a2200229 4500 | ||
|---|---|---|---|
| 003 | HR-ZaFER | ||
| 008 | 160221s2019 ci ||||| m||| 00| 0 hr d | ||
| 035 | |a (HR-ZaFER)ferid6912 | ||
| 040 | |a HR-ZaFER |b hrv |c HR-ZaFER |e ppiak | ||
| 100 | 1 | |a Pejnović, Juraj |9 40841 | |
| 245 | 1 | 0 | |a Detekcija karakterističnih točaka na licima : |b diplomski rad / |c Juraj Pejnović ; [mentor Tomislav Pribanić]. |
| 246 | 1 | |a Facial Feature Point Detection |i Naslov na engleskom: | |
| 260 | |a Zagreb, |b J. Pejnović, |c 2019. | ||
| 300 | |a 25 str. ; |c 30 cm + |e CD-ROM | ||
| 502 | |b diplomski studij |c Fakultet elektrotehnike i računarstva u Zagrebu |g smjer: Programsko inženjerstvo i informacijski sustavi, šifra smjera: 54, datum predaje: 2019-06-28, datum završetka: 2019-09-19 | ||
| 520 | 3 | |a Sažetak na hrvatskom: Rad prolazi kroz teorijsku podlogu analize slike lica i pronalaska karakterističnih točaka. Prolazi kroz metode i alate potrebne da bi se trenirala umjetna neuronska mreža. Rad također daje teorijsku podlogu za područje dubokog učenja i umjetnih neuronskih mreža korištenih za pronalazak točaka. Navodi se nekoliko različitih baza podatak slika dostupnih javno ili uz pristanak vlasnika. Nudi se rješenje jedne od mogućih neuronskih mreža za pronalazak lica i karakterističnih točaka. Nakon treniranja, rad daje pregled rezultata uz korištenje različitih izvora podataka i ispituje mogućnosti i razloge različitih dobivenih rezultata. | |
| 520 | 3 | |a Sažetak na engleskom: The thesis covers the theoretical background of image analysis and facial feature point detection. It goes through the methods and tools necessarry for the training of an aritificial neural network. The thesis also covers the areas of deep learning and artificial neural networks used for feature point detection. A few different data bases are mentioned which are either available publicly or with the consent of the author. A solution for a possible structure of an artificial neural network that can find facial feature points is proposed. After the training, test images from different data bases are compared and the final results are discussed. | |
| 653 | 1 | |a karakteristična |a točka |a lice |a detekcija |a strojno učenje |a neuronska mreža |a duboko učenje |a konvolucija |a SCface |a analiza slike |a keras |a tensorflow | |
| 653 | 1 | |a feature |a point |a face |a detection |a machine learning |a neural network |a deep learning |a convolution |a SCface |a image analysis |a keras |a tensorflow | |
| 700 | 1 | |a Pribanić, Tomislav |4 ths |9 19047 | |
| 942 | |c Y | ||
| 999 | |c 51550 |d 51550 | ||