prikaz prve stranice dokumenta Usporedba metoda računalnog vida i metoda dubokog učenja za prepoznavanje i klasifikaciju objekata u slikama
No public access
master's thesis
Usporedba metoda računalnog vida i metoda dubokog učenja za prepoznavanje i klasifikaciju objekata u slikama
Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2021. urn:nbn:hr:168:681670
Ditrih, Hrvoje
University of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing

Institutional repository: FER Repository

Cite this document

Ditrih, H. (2021). Usporedba metoda računalnog vida i metoda dubokog učenja za prepoznavanje i klasifikaciju objekata u slikama (Master's thesis). Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:681670

Ditrih, Hrvoje. "Usporedba metoda računalnog vida i metoda dubokog učenja za prepoznavanje i klasifikaciju objekata u slikama." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:681670

Ditrih, Hrvoje. "Usporedba metoda računalnog vida i metoda dubokog učenja za prepoznavanje i klasifikaciju objekata u slikama." Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, 2021. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:681670

Ditrih, H. (2021). 'Usporedba metoda računalnog vida i metoda dubokog učenja za prepoznavanje i klasifikaciju objekata u slikama', Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, accessed 04 November 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:681670

Ditrih H. Usporedba metoda računalnog vida i metoda dubokog učenja za prepoznavanje i klasifikaciju objekata u slikama [Master's thesis]. Zagreb: University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing; 2021 [cited 2024 November 04] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:681670

H. Ditrih, "Usporedba metoda računalnog vida i metoda dubokog učenja za prepoznavanje i klasifikaciju objekata u slikama", Master's thesis, University of Zagreb, Faculty of Electrical Engineering and Computing, Zagreb, 2021. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:681670

Metadata
TitleUsporedba metoda računalnog vida i metoda dubokog učenja za prepoznavanje i klasifikaciju objekata u slikama
Title (english)Comparison of computer vision and deep learning methods for objects recognition and classification in images
AuthorHrvoje Ditrih
MentorSonja Grgić (mentor)
Committee memberSonja Grgić (predsjednik povjerenstva)
Committee memberTomislav Kos (član povjerenstva)
Committee memberMarko Bosiljevac (član povjerenstva)
GranterUniversity of Zagreb
Faculty of Electrical Engineering and Computing
Zagreb
Defense date and country2021-09-10, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
Set je igra s kartama u stvarnom vremenu koja zahtjeva vještine vizualizacije, logičkog razmišljanja te sposobnost koncentracije. Igranje Set-a može biti intelektualno zahtjevno za ljude, dok računala mogu igrati Set ljudima nezamislivom brzinom. S druge strane, prepoznavanje karata igre Set ljudima je intuitivno i mogu to raditi bez svjesnog razmišljanja. Kako je teško formalno opisati način kojim ljudi prepoznavaju objekte, tako je i iznimno zahtjevno razviti algoritme pomoću kojih će računala prepoznavati objekte sa slike. U ovom radu predstavljeni su postupci prepoznavanja i klasifikacije karata igre Set pomoću klasičnih metoda računalnog vida i metoda dubokog učenja te je predstavljen sustav SetFinder koji igra Set u stvarnom vremenu.
Abstract (english)
Set is a card game in real-time which requires the skill of visualization, logical thinking and the ability to focus. Playing Set can be intellectually challenging for people but computers can play Set at unimaginable speeds. On the other hand, recognizing the cards of the game is intuitive for people and they can do it without conscious thinking. Computers are bad at object recognition because it is really hard to formally describe the process of how people recognize objects. This thesis presents procedures of both classic computer vision and deep learning for recognizing and classifying the cards of the game Set. Furthermore, it presents the SetFinder system which can play Set in real-time.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:168:681670
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 on2023-01-13 14:48:39