prikaz prve stranice dokumenta Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib
  Preuzmi
PDF 4.45 MB
diplomski rad
Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib
2021. urn:nbn:hr:122:855894
Baudoin, Borna
Sveučilište Sjever
Sveučilišni centar Varaždin
Odjel za multimediju

Citirajte ovaj rad

Baudoin, B. (2021). Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib (Diplomski rad). Koprivnica: Sveučilište Sjever. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:855894

Baudoin, Borna. "Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib." Diplomski rad, Sveučilište Sjever, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:855894

Baudoin, Borna. "Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib." Diplomski rad, Sveučilište Sjever, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:855894

Baudoin, B. (2021). 'Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib', Diplomski rad, Sveučilište Sjever, citirano: 09.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:855894

Baudoin B. Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib [Diplomski rad]. Koprivnica: Sveučilište Sjever; 2021 [pristupljeno 09.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:855894

B. Baudoin, "Usporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib", Diplomski rad, Sveučilište Sjever, Koprivnica, 2021. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:855894

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:855894
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovUsporedba različitih algoritama za detekciju objekata koristeći OpenCV i Dlib
Naslov (engleski)Comparison of different object detection algorithms using OpenCV and Dlib
AutorBorna Baudoin
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 obrane2021-09-28, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Grafička tehnologija
Procesi grafičke reprodukcije
Sažetak
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.
Sažetak (engleski)
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.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:122:855894
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 pohrane2022-03-18 14:22:30