20.500.12556/RUL-119215 Določanje berljivosti napisov na poljubnih ozadjih s pomočjo algoritmov strojnega učenja Determining the legibility of text on arbitrary backgrounds using machine learning algorithms Pri izdelavi vizualnega gradiva je pomembno, da so napisi na slikah in videu berljivi ne glede na ozadje. S tem problemom se srečujemo v številnih dejavnostih, še zlasti v oglaševalski in filmski industriji. Cilj diplomske naloge je razviti in preizkusiti metodo določanja berljivosti napisov na poljubnih ozadjih. Učno množico smo oblikovali s pomočjo anketiranja, in sicer tako, da smo za večjo množico slik anketirance povprašali, ali so berljive. Nato smo zajeli ključne podatke (kontrast, svetloba ipd.). Pri tem smo uporabili barvna modela RGB in HSL. Na osnovi zajetih podatkov smo zgradili linearni model. Odgovor na vprašanje berljivosti smo v okviru naloge obravnavali kot dvojiški, zato smo model zgradili s pomočjo logistične regresije. Zgrajeni model smo ovrednotili z metodami, kot sta AUC in prečno preverjanje. Končni klasifikacijski model je bil pri napovedovanju berljivosti napisov natančen v 68 odstotkih. Na podlagi rezultatov bo lahko oglaševalec med samodejno generiranimi oglasi izbral najbolj berljive. In visual media production (e.g., in marketing and film industry), it is important that the text on images and video is legible regardless of the background. The goal of the thesis is to develop and evaluate a method to determine the legibility of text on arbitrary backgrounds. The dataset was created using surveys. For a large dataset of photos, we asked the participants whether they are legible or not. Subsequently, we gathered key features (contrast, lightness etc.) by using the RGB and HSL color models. The gathered data were employed to build a linear model. Because we perceive legibility as binary, we used logistic regression. The model was evaluated using such methods as AUC and cross validation. The final classification model is 68% accurate at predicting legibility. Based on these results, advertisers can, from a set of generated ads, select the most legible. strojno učenje oblikovanje oglasi machine learning design ads true false false Slovenski jezik Angleški jezik Diplomsko delo/naloga 2020-09-04 14:20:00 2020-09-04 14:20:08 2024-01-15 11:04:43 0000-00-00 00:00:00 2020 0 0 0000-00-00 NiDoloceno NiDoloceno NiDoloceno 0000-00-00 0000-00-00 0000-00-00 26662 27817219 Alibasic_Elvisa_-_Dolocanje_berljivosti_napisov_na_poljubnih_ozadjih_s_pomocjo_algoritmov_strojn.pdf Alibasic_Elvisa_-_Dolocanje_berljivosti_napisov_na_poljubnih_ozadjih_s_pomocjo_algoritmov_strojn.pdf 1 B950A992B48B7F72077A565A6B7C673E 6cef4504abf7bb76e5e4da84c5b460e1afa22ddbc11d5b17311339a07cc16741 c50ecbde-a1b9-11eb-a523-00155dcfd717 https://repozitorij.uni-lj.si/Dokument.php?lang=slv&id=133912 Fakulteta za računalništvo in informatiko 0 0 0