prikaz prve stranice dokumenta Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib
  Download
PDF 4.45 MB
master's thesis
Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib
2021. urn:nbn:hr:122:855894
Baudoin, Borna
University North
University centre Varaždin
Department of Multimedia, Design and Application

Cite this document

Baudoin, B. (2021). Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib (Master's thesis). Koprivnica: University North. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:855894

Baudoin, Borna. "Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib." Master's thesis, University North, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:855894

Baudoin, Borna. "Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib." Master's thesis, University North, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:855894

Baudoin, B. (2021). 'Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib', Master's thesis, University North, accessed 18 April 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:855894

Baudoin B. Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib [Master's thesis]. Koprivnica: University North; 2021 [cited 2024 April 18] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:855894

B. Baudoin, "Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib", Master's thesis, University North, Koprivnica, 2021. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:855894

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleUsporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib
Title (english)Comparison of different object detection algorithms using OpenCV and Dlib
AuthorBorna Baudoin
MentorEmil Dumić (mentor)
Committee memberMario Periša (predsjednik povjerenstva)
Committee memberEmil Dumić (član povjerenstva)
Committee memberRobert Geček (član povjerenstva)
GranterUniversity North
(University centre Varaždin)
(Department of Multimedia, Design and Application)
Koprivnica
Defense date and country2021-09-28, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Graphic Technology
Processes of Graphic Reproduction
Abstract
U ovom će radu biti uspoređeni različiti algoritmi za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib programske biblioteke. U današnje vrijeme, sve se češće koriste različite metode strojnog učenja za računalni vid. Primjerice, kod obrade slike, klasifikacija objekata, detekcija objekata, segmetacija slike su neki od češće korištenih skupina algoritama. Kod detekcije objekata, bitno je odrediti položaj i vrstu objekata na slici. Ako koristimo algoritme strojnog učenja za detekciju objekata, bitno je imati i dovoljnu količinu podataka za trening, kako bi algoritam dobro radio nad testnim podacima. U praktičnom dijelu zadatka će se koristiti različiti algoritmi za detekciju objekata, poput Viola-Jones algoritma, histograma orijentiranih gradijenata (HOG) te dubokih neuronskih mreža. Ispitivat će se preciznost detekcije lica u različitim položajima na fotografiji te će se na kraju donijeti zaključak koji je od spomenutih algoritama najprecizniji u samoj detekciji.
Abstract (english)
In this paper, different algorithms for object detection using OpenCV and Dlib program libraries will be compared. Nowdays, various machine learning methods for computer vision are increasingly used. For example, in image processing, object classification, object detection, image segmentation are some of the more commonly used groups of algorithms. When detecting objects it is important to determine the position and type of objects in the image. If we use machine learning algorithms to detect objects, it is important to have enough training data for the algorithm to work well on the test data. In the practical part of the task, various algorithms will be used to detect objects, such as the Viola-Jones algorithm, histograms of oriented gradients (HOG) and deep neural networks. The accuracy of face detection in different positions in the photograph will be examined and in the end, a conclusion will be made which of the mentioned algorithms is the most accurate in the detection itself.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:122:855894
Study programmeTitle: Multimedia Science
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka grafičke tehnologije (magistar/magistra inženjer/inženjerka grafičke tehnologije)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsOpen access
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2022-03-18 14:22:30