<?xml version="1.0"?>
<rdf:RDF xmlns:rdf="http://www.w3.org/1999/02/22-rdf-syntax-ns#" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><rdf:Description rdf:about="https://repozitorij.uni-lj.si/IzpisGradiva.php?id=103196"><dc:title>Generativni globoki modeli slik uhljev</dc:title><dc:creator>Bizjak,	Miha	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Peer,	Peter	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>globoko učenje</dc:subject><dc:subject>obogatitev podatkov</dc:subject><dc:subject>biometrija</dc:subject><dc:description>Za dobro delovanje potrebujejo globoke nevronske mreže veliko podatkov. V primeru biometrične modalnosti uhljev - največje anotirane baze slik uhljev v nekontroliranem okolju zajemajo nekaj tisoč slik, kar je premalo za globoko učenje in razpoznavo. Ta problem skušamo rešiti z uporabo generativnih nevronskih mrež za obogatitev baze. 
Implementiramo dva tipa generativnih nevronskih mrež: generativno mrežo in variacijski avtokodirnik. Obe mreži naučimo s pomočjo slik iz obstoječe baze in z vsako generiramo množico umetnih podatkov (slike uhljev). Z vsako od teh množic nato učimo mreže za razpoznavo in primerjamo rezultate.
Kljub uporabi umetno generiranih slik, ne uspemo doseči visoke stopnje razpoznave na bazi AWE-v1, vseeno pa so opazne izboljšave v primerjavi z rezultati učenja razpoznave brez umetno generiranih slik.</dc:description><dc:date>2018</dc:date><dc:date>2018-09-14 13:15:04</dc:date><dc:type>Diplomsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>103196</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>