<?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=124444"><dc:title>Prepoznavanje mikro obraznih izrazov z metodami globokega učenja</dc:title><dc:creator>Garafolj,	Miha	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Košir,	Tomaž	(Mentor)
	</dc:creator><dc:creator>Cergol,	Boris	(Komentor)
	</dc:creator><dc:subject>strojno učenje</dc:subject><dc:subject>globoko učenje</dc:subject><dc:subject>nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>mikro obrazni izrazi</dc:subject><dc:subject>strojni vid</dc:subject><dc:description>Mikro obrazni izrazi so kratke in subtilne obrazne mimike, ki jih ne znamo kontrolirati z živčnim sistemom. Posledično pojavitev takšnih mimik lahko med drugim kaže na zakrivanje iskrenih čustev. Analiza mikro obraznih izrazov najde uporabno vrednost predvsem v aplikacijah znotraj javnega varstva in klinične medicine. Raziskave in razvoj sistemov za prepoznavo in klasifikacijo mikro obraznih izrazov se osredotočajo na avtomatsko, algoritemsko prepoznavo, saj so takšni izrazi težki za prepoznavo s prostim očesom in večkrat ostanejo neopaženi. V tem magistrskem delu naredim pregled nekaterih metod globokega učenja za klasifikacijo mikro obraznih izrazov v enega od osnovnih čustev (pozitivno, negativno, presenečeno, drugo) in njihovih uspešnosti na dosegljivih podatkovnih množicah, ki vsebujejo video vzorce z nespontanimi mikro obraznimi izrazi.</dc:description><dc:date>2021</dc:date><dc:date>2021-01-22 08:15:02</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>124444</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></rdf:Description></rdf:RDF>