prikaz prve stranice dokumenta Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny
  Preuzmi
PDF 4.44 MB
diplomski rad
Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny
2020. urn:nbn:hr:122:704940
Rogina, Marko
Sveučilište Sjever
Sveučilišni centar Varaždin
Odjel za multimediju

Citirajte ovaj rad

Rogina, M. (2020). Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny (Diplomski rad). Koprivnica: Sveučilište Sjever. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:704940

Rogina, Marko. "Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny." Diplomski rad, Sveučilište Sjever, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:704940

Rogina, Marko. "Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny." Diplomski rad, Sveučilište Sjever, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:704940

Rogina, M. (2020). 'Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny', Diplomski rad, Sveučilište Sjever, citirano: 14.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:704940

Rogina M. Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny [Diplomski rad]. Koprivnica: Sveučilište Sjever; 2020 [pristupljeno 14.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:704940

M. Rogina, "Detekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny", Diplomski rad, Sveučilište Sjever, Koprivnica, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:704940

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:704940
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovDetekcija lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny
Naslov (engleski)Face detection using YOLO v3 tiny neural network
AutorMarko Rogina
MentorEmil Dumić (mentor)
Član povjerenstvaMario Periša (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaEmil Dumić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaRobert Geček (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Sjever
(Sveučilišni centar Varaždin)
(Odjel za multimediju)
Koprivnica
Datum i država obrane2020-09-30, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Grafička tehnologija
Procesi grafičke reprodukcije
Sažetak
U ovom radu baviti ćemo se temom detekcije lica korištenjem neuronske mreže YOLO v3 tiny. Istražiti ćemo različite parametre učenja koji mogu utjecati na krajnji rezultat. Provest ćemo treniranje, validaciju i testiranje te napraviti usporedbu rezultata s nekim od postojećih metoda za detekciju lica. Također, definirati ćemo ključne pojmove računalnog vida. U ovom radu dan je i pregled ostalih sustava za detekciju objekata kako bi se uočili prednosti i nedostaci te spomenule neke ključne razlike te dobila ideja na koji način sustavi za detekciju najčešće rade i koje metode koriste.
Sažetak (engleski)
In this paper, we will study the topic of face detection using the neural network YOLO v3 tiny. We will research different learning parameters that may affect the end result. We will carry out training, validation and testing and compare the results with some of the existing methods for face detection. We will also define the key terms of computer vision. This paper also provides an overview of other object detection systems in order to idenify advantages and disadvantages and mention some key differences to get an idea of how detection systems work and what methods they use.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:122:704940
Studijski programNaziv: Multimedija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka grafičke tehnologije (mag. ing. techn. graph.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2020-10-23 11:15:25