prikaz prve stranice dokumenta Prijenos umjetničkog stila i tekstura između slika pomoću strojnog učenja
No public access
master's thesis
Prijenos umjetničkog stila i tekstura između slika pomoću strojnog učenja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. urn:nbn:hr:168:181850
Nakić, Domagoj
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Nakić, D. (2018). Prijenos umjetničkog stila i tekstura između slika pomoću strojnog učenja (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:181850

Nakić, Domagoj. "Prijenos umjetničkog stila i tekstura između slika pomoću strojnog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:181850

Nakić, Domagoj. "Prijenos umjetničkog stila i tekstura između slika pomoću strojnog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2018. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:181850

Nakić, D. (2018). 'Prijenos umjetničkog stila i tekstura između slika pomoću strojnog učenja', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 27 March 2025, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:181850

Nakić D. Prijenos umjetničkog stila i tekstura između slika pomoću strojnog učenja [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2018 [cited 2025 March 27] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:181850

D. Nakić, "Prijenos umjetničkog stila i tekstura između slika pomoću strojnog učenja", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2018. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:181850

Metadata
TitlePrijenos umjetničkog stila i tekstura između slika pomoću strojnog učenja
Title (english)Transfer of Artistic Style and Textures Between Images Using Machine Learning
AuthorDomagoj Nakić
MentorMarko Čupić (mentor)
Committee memberMarko Čupić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberMarin Golub (član povjerenstva)
Committee memberDomagoj Jakobović (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2018-07-13, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
U ovom radu opisan je prijenos umjetničkog stila između slika pomoću strojnog učenja. Sustav koji vrši prijenos umjetničkog stila prima ulaznu sliku i sliku umjetničkog djela te stvara novu sliku koja je sadržajem slična ulaznoj slici, ali izgleda kao da ju je naslikao autor umjetnine. Dva postojeća pristupa ovom problemu ponovno su implementirana. Prvi pristup formulira prijenos stila kao optimizacijski problem, a drugi za stvaranje nove slike koristi konvolucijsku neuronsku mrežu za... More transformiranje slika. Prikazani su rezultati postupka i na kraju su dani prijedlozi za daljnji rad. Less
Abstract (english)
This thesis describes artistic style transfer between images using machine learning. Style transfer systems accepts an input image and a work of art to produce a new image that resembles the input image, but looks like it is painted by an artist. Two existing style transfer algorithms were implemented and compared. The original, slower approach frames style transfer as an optimization problem. Faster style transfer algorithm uses a convolutional image transformation network to... More generate the styled image. We present resulting images as well as suggestions for further work. Less
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:181850
Study programmeTitle: Computing
Study programme type: university
Study level: graduate
Academic / professional title: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsClosed access
Terms of useLicence In copyright icon
Public note
Created on2019-03-13 23:21:56
accessibility

closeAccessibilityrefresh

If you wish to permanently save changes, click on Save, if not - your settings will be reset when you restart the browser.