prikaz prve stranice dokumenta Objektivno i subjektivno ispitivanje kvalitete slika nadopunjenih s modelima dubokog učenja
  Preuzmi
PDF 2.73 MB
diplomski rad
Objektivno i subjektivno ispitivanje kvalitete slika nadopunjenih s modelima dubokog učenja
2024. urn:nbn:hr:122:239373
Petrović, Ena
Sveučilište Sjever
Sveučilišni centar Varaždin
Odjel za multimediju

Citirajte ovaj rad

Petrović, E. (2024). Objektivno i subjektivno ispitivanje kvalitete slika nadopunjenih s modelima dubokog učenja (Diplomski rad). Koprivnica: Sveučilište Sjever. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:239373

Petrović, Ena. "Objektivno i subjektivno ispitivanje kvalitete slika nadopunjenih s modelima dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište Sjever, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:239373

Petrović, Ena. "Objektivno i subjektivno ispitivanje kvalitete slika nadopunjenih s modelima dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište Sjever, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:239373

Petrović, E. (2024). 'Objektivno i subjektivno ispitivanje kvalitete slika nadopunjenih s modelima dubokog učenja', Diplomski rad, Sveučilište Sjever, citirano: 23.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:239373

Petrović E. Objektivno i subjektivno ispitivanje kvalitete slika nadopunjenih s modelima dubokog učenja [Diplomski rad]. Koprivnica: Sveučilište Sjever; 2024 [pristupljeno 23.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:239373

E. Petrović, "Objektivno i subjektivno ispitivanje kvalitete slika nadopunjenih s modelima dubokog učenja", Diplomski rad, Sveučilište Sjever, Koprivnica, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:239373

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:122:239373
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovObjektivno i subjektivno ispitivanje kvalitete slika nadopunjenih s modelima dubokog učenja
Naslov (engleski)Objective and subjective image quality assessment inpainted with deep learning models
AutorEna Petrović
MentorEmil Dumić (mentor)
Član povjerenstvaAndrija Bernik (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 obrane2024-09-30, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Grafička tehnologija
Procesi grafičke reprodukcije
Sažetak
Računalni vid i napredak u dubokom učenju omogućuju razvoj modela za nadopunjavanje slika, kao što su modeli za nadopunjavanje unutar slike (engl. inpainting) i izvan slike (engl. outpainting), koji poboljšavaju vizualni sadržaj. Istraživanje ovog rada, u kojem je sudjelovalo 20 ispitanika, analiziralo je kvalitetu slika generiranih ovim modelima, uspoređujući objektivne mjere s subjektivnim ocjenama korisnika. Posebna pažnja posvećena je usporedbi alata DALL-E i Midjourney, te razlici između subjektivnog i objektivnog ocjenjivanja kvalitete slika. Zaključeno je da objektivne mjere ne mogu uvijek precizno odraziti korisničku percepciju, posebno u kategorijama autentičnosti i usklađenosti s tekstualnim opisima. Budućnost AI u generiranju slika obećava sofisticirane i učinkovitije metode, koje će omogućiti stvaranje vizualno privlačnijih i korisnicima smislenijih slika.
Sažetak (engleski)
Computer vision and advances in deep learning enable the development of image augmentation models, such as inpainting and outpainting models, that enhance visual content. The research of this paper, in which 20 respondents participated, analyzed the quality of images generated by these models, comparing objective measures with subjective user ratings. Special attention is paid to the comparison of DALL-E and Midjourney tools, and to the difference between subjective and objective assessment of image quality. It was concluded that objective measures cannot always accurately reflect user perception, especially in the categories of authenticity and compliance with textual descriptions. The future of AI in image generation promises sophisticated and more efficient methods, which will enable the creation of more visually appealing and meaningful images for users.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:122:239373
Studijski programNaziv: Multimedija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni magistar/magistra inženjer/inženjerka multimedijske i grafičke tehnologije (univ. mag. ing. techn. graph.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2024-10-22 08:59:05