prikaz prve stranice dokumenta Klasifikacija objekata za promatranje djetetovog ponašanja u kontekstu dijagnostike autizma putem pristupa dubinskog učenja
No public access
master's thesis
Klasifikacija objekata za promatranje djetetovog ponašanja u kontekstu dijagnostike autizma putem pristupa dubinskog učenja
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2017. urn:nbn:hr:168:227541
Presečan, Mihael
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Presečan, M. (2017). Klasifikacija objekata za promatranje djetetovog ponašanja u kontekstu dijagnostike autizma putem pristupa dubinskog učenja (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:227541

Presečan, Mihael. "Klasifikacija objekata za promatranje djetetovog ponašanja u kontekstu dijagnostike autizma putem pristupa dubinskog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:227541

Presečan, Mihael. "Klasifikacija objekata za promatranje djetetovog ponašanja u kontekstu dijagnostike autizma putem pristupa dubinskog učenja." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:227541

Presečan, M. (2017). 'Klasifikacija objekata za promatranje djetetovog ponašanja u kontekstu dijagnostike autizma putem pristupa dubinskog učenja', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 26 December 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:227541

Presečan M. Klasifikacija objekata za promatranje djetetovog ponašanja u kontekstu dijagnostike autizma putem pristupa dubinskog učenja [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2017 [cited 2024 December 26] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:227541

M. Presečan, "Klasifikacija objekata za promatranje djetetovog ponašanja u kontekstu dijagnostike autizma putem pristupa dubinskog učenja", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2017. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:227541

Metadata
TitleKlasifikacija objekata za promatranje djetetovog ponašanja u kontekstu dijagnostike autizma putem pristupa dubinskog učenja
Title (english)Object Classification for Child Behavior Observation in the Context of Autism Diagnostics Using a Deep Learning-based Approach
AuthorMihael Presečan
MentorZdenko Kovačić (mentor)
Committee memberZdenko Kovačić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberStjepan Bogdan (član povjerenstva)
Committee memberMatko Orsag (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2017-07-17, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Ovaj rad postavlja temelje za novi zadatak u ADORE protokolu - Free-play analize. Ključni problem kojega je potrebno riješiti je izraditi precizan, robustan i brz detektor objekata. Ovaj rad razmatra pristup dubokog učenja glede detekcije i klasifikacije objekata u zadatku praćenja ponašanja djeteta. Ovaj zadatak se primjenjuje u kontekstu dijagnoze autizma, koji se oslanja na ADOS protokol sa svojim standardiziranim igračkama. Ponašanje djeteta se odred̄uje pomoću djetetove igre sa igračkama, te za potrebe detekcije standardiziranog seta igračaka i djeteta, razvijen je novi skup podataka. Takod̄er, u ovom radu su se razvili algoritmi i mehanizmi za odred̄ivanje djetetove pažnje na temelju igračaka s kojima se dijete igra. U ovom se radu raspravlja o izazovima s kojima se susretalo tokom rada i takod̄er sa rješenjima istih, te se otvara prostor za nastavak razvoja robusnog i preciznog sustava za analizu pažnje djeteta.
Abstract (english)
This research sets the ground for the new task in ADORE protocol - the free play observation. The core problem to solve is to develop accurate, robust and fast object detector. This research have proposed Deep Learning approach for object detection and classification for the child behavior observation task. The task is used in the context of autism diagnostics, which uses the ADOS protocol with it’s standardized toys. Child behavior has been determined by it’s playing with the toys, and in order to detect the toys and the child, a new dataset has been developed. Also, this research had developed algorithms and mechanism to determine child’s attention based on the toys that child is playing with. This thesis discuses the challenges encountered in the research and their solutions, and as well sets the work for continuing the development of robust and accurate attention analyzer.
Keywords
Keywords (english)
Languageenglish
URN:NBNurn:nbn:hr:168:227541
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 on2019-03-14 00:11:40