prikaz prve stranice dokumenta Neuronske mreže u OpenCV biblioteci
  Preuzmi
PDF 842.07 KB
završni rad
Neuronske mreže u OpenCV biblioteci
Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2016. urn:nbn:hr:200:991934
Marković, Bože Eugen
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za računalno inženjerstvo i automatiku
Katedra za automatiku i robotiku

Institucijski repozitorij: Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek

Citirajte ovaj rad

Marković, B. E. (2016). Neuronske mreže u OpenCV biblioteci (Završni rad). Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:991934

Marković, Bože Eugen. "Neuronske mreže u OpenCV biblioteci." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:991934

Marković, Bože Eugen. "Neuronske mreže u OpenCV biblioteci." Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:991934

Marković, B. E. (2016). 'Neuronske mreže u OpenCV biblioteci', Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, citirano: 26.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:991934

Marković BE. Neuronske mreže u OpenCV biblioteci [Završni rad]. Osijek: Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek; 2016 [pristupljeno 26.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:991934

B. E. Marković, "Neuronske mreže u OpenCV biblioteci", Završni rad, Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku, Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek, Osijek, 2016. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:991934

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:991934
Podaci o radu
NaslovNeuronske mreže u OpenCV biblioteci
Naslov (engleski)Neural networks in OpenCV library
AutorBože Eugen Marković
MentorDamir Filko (mentor)
Član povjerenstvaDamir Filko (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaHrvoje Glavaš (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDamir Blažević (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
(Zavod za računalno inženjerstvo i automatiku)
(Katedra za automatiku i robotiku)
Osijek
Datum i država obrane2016-09-28, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Procesno računarstvo
Sažetak
Cilj ovog završnog rada bio je prikazati teorijsku podlogu umjetnih neuronskih mreža i njihovu primjenu u C++ programskom jeziku sa OpenCV bibliotekom. Obrađeni problem je prepoznavanje ljudskog rukopisa, točnije znamenaka. Potrebno je stvoriti neuronsku mrežu i definirati njene parametre što se postiže s klasama i funkcijama iz implementirane OpenCV biblioteke. Pokreće se proces učenja neuronske mreže sa što većim brojem uzoraka. Kad je proces treniranja gotov sustavu se predaju testni uzorci kako bi se utvrdila uspješnost procesa učenja. U simulaciji je mreža trenirana sa 1000 uzoraka, a testnih primjera predano joj je 100. Od 100 uzoraka prepoznato ih je 83 što bi značilo da je uspješnost na relativno visokoj razini.
Sažetak (engleski)
The aim of this bachelor thesis was to show the theoretical basis of artificial neural networks and their use in C ++ programming language with OpenCV library. Problem that was processed is human handwriting recognition, digits. It is necessary to create a neural network and define its parameters using classes and functions from the OpenCV library. The process of learning neural network is initiated with training samples. When the training process is finished, test samples are used in order to determine the success of the learning process. In the simulation, the network is trained with a 1000 samples and given a 100 test examples. Of the 100 samples, 83 were identified, which would mean that the success rate is relatively high.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:200:991934
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: preddiplomski
Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2016-11-07 11:23:48