izpis_h1_title_alt

Detekcija uhljev s konvolucijskimi nevronskimi mrežami
GABRIEL, LUKA LAN (Avtor), Peer, Peter (Mentor) Več o mentorju... Povezava se odpre v novem oknu

.pdfPDF - Predstavitvena datoteka, prenos (4,45 MB)
MD5: A04A70326C2EAADE1CEE75421632FC9A

Izvleček
Zaznavanje objektov na slikah je še zmeraj zahteven problem na področju računalniškega vida. Zaznavanje uhljev je v zadnjih letih postala popularna aplikacija zaznavanja objektov, z vedno večjim zanimanjem za identifikacijo ljudi glede na biometrijo uhlja. Kolikor vemo, se je problem zaznavanja uhljev do zdaj reševal s kombinacijami zaznavanja kože, zaznavanja robov, histogramov in algoritmi ujemanja predloge. V tem delu predstavimo metodo za detekcijo uhljev brez ujemanja predloge, z uporabo konvolucijske nevronske mreže, ki opravlja segmentacijo. S to metodo, ki je invariantna na kot, pod katerim je slika zajeta, obliko uhlja, barvo kože, osvetljitev, delno prekrivanje in dodatke na uhljih, smo uspeli natančno zaznati območje slike, kjer se uhelj nahaja. Nadalje, čas, potreben za zaznavo, se je zelo izboljšal v primerjavi z ostalimi metodami za reševanje enakega problema. Predvidevamo, da bo naša metoda uporabljena v orodju Annotated Web Ears Toolbox.

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:računalniški vid, segmentacija, konvolucijske nevronske mreže, detekcija uhljev
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga (mb11)
Organizacija:FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Leto izida:2016
Število ogledov:813
Število prenosov:289
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
 
Skupna ocena:(0 glasov)
Vaša ocena:Ocenjevanje je dovoljeno samo prijavljenim uporabnikom.
:
Objavi na:AddThis
AddThis uporablja piškotke, za katere potrebujemo vaše privoljenje.
Uredi privoljenje...

Sekundarni jezik

Jezik:Slovenski jezik
Naslov:Ear detection with convolutional neural networks
Izvleček:
Object detection is still considered a difficult task in the field of computer vision. Specifically, earlobe detection has become a popular application as the interest in human identification using earlobe biometry has increased. So far earlobe detection problem has been solved using a combination of skin detection, edge detection, segmentation by fusion of histogram-based k-means, and template matching algorithms. In this work we present a method of earlobe detection without template matching by using a convolutional neural network, performing image segmentation. With this method, which is invariant to angle at which the photo was taken, earlobe shape, skin color, illumination, occlusions, and earlobe accessories, we were able to accurately detect the area of the image, where an earlobe is present. Moreover, detection time was significantly improved when compared to other methods for solving the same task. We expect our method to be used in Annotated Web Ears Toolbox.

Ključne besede:computer vision, segmentation, convolutional neural networks, earlobe detection

Podobna dela

Podobna dela v RUL:
Podobna dela v drugih slovenskih zbirkah:

Komentarji

Dodaj komentar

Za komentiranje se morate prijaviti.

Komentarji (0)
0 - 0 / 0
 
Ni komentarjev!

Nazaj