<?xml version="1.0"?>
<metadata xmlns:xsi="http://www.w3.org/2001/XMLSchema-instance" xmlns:dc="http://purl.org/dc/elements/1.1/"><dc:title>Biometrično prepoznavanje posameznih živali znotraj vrst družine Felidae</dc:title><dc:creator>Matek,	Veronika	(Avtor)
	</dc:creator><dc:creator>Emeršič,	Žiga	(Mentor)
	</dc:creator><dc:subject>felidae</dc:subject><dc:subject>slikovna biometrija</dc:subject><dc:subject>nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>globoke nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>siamske nevronske mreže</dc:subject><dc:subject>konvolucijske nevronske mreže</dc:subject><dc:description>Področje slikovne biometrije se ukvarja s prepoznavo posameznikov glede
na njihove unikatne biološke lastnostni z uporabo slik. Večina raziskav temelji
na prepoznavi ljudi, manj pa se jih osredotoča na preostanek živalskega kraljestva,
predvsem na divje vrste. Želeli smo raziskati, kako dobro prepoznava
deluje nad eno izmed teh živalskih družin. V magistrski nalogi raziskujemo
možnosti uporabe slikovne biometrije in globokih nevronskih mrež, specifično
siamskih mrež za prepoznavo predstavnikov živalske skupine divjih mačk
Felidae. Zgradimo več naborov podatkov za potrebe treniranja modelov, ki
vključujejo različne modalnosti – celoten očesni predel, šarenica, vzorci dlake
in vzorci dlake za posamezne dele telesa. Vse nabore treniramo z več modeli
in hiperparametri z uporabo kontrastne izgube ter opazujemo točnost parov
slik, ki so napovedani kot pravilno ujemanje. Najbolje deluje prepoznava
nad celotnim očesnim predelom, nato sledi šarenica in nazadnje vzorci dlake.
Vsi omenjeni nabori podatkov dosežejo točnost nad 85%, najbolje odrezani
očesni predel pa doseže 92.76% točnost z uporabo ResNet18 modela in brez
bogatenja podatkov.</dc:description><dc:date>2025</dc:date><dc:date>2026-01-07 15:51:17</dc:date><dc:type>Magistrsko delo/naloga</dc:type><dc:identifier>177797</dc:identifier><dc:identifier>VisID: 37747</dc:identifier><dc:identifier>COBISS_ID: 283330819</dc:identifier><dc:language>sl</dc:language></metadata>
