prikaz prve stranice dokumenta Sustav za semantičko unapređenje baza afektivne multimedije korištenjem modela dubokog učenja
Rad nije dostupan
diplomski rad
Sustav za semantičko unapređenje baza afektivne multimedije korištenjem modela dubokog učenja
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. urn:nbn:hr:168:907344
Virkes, Katarina
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Virkes, K. (2024). Sustav za semantičko unapređenje baza afektivne multimedije korištenjem modela dubokog učenja (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:907344

Virkes, Katarina. "Sustav za semantičko unapređenje baza afektivne multimedije korištenjem modela dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:907344

Virkes, Katarina. "Sustav za semantičko unapređenje baza afektivne multimedije korištenjem modela dubokog učenja." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2024. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:907344

Virkes, K. (2024). 'Sustav za semantičko unapređenje baza afektivne multimedije korištenjem modela dubokog učenja', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 26.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:907344

Virkes K. Sustav za semantičko unapređenje baza afektivne multimedije korištenjem modela dubokog učenja [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2024 [pristupljeno 26.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:907344

K. Virkes, "Sustav za semantičko unapređenje baza afektivne multimedije korištenjem modela dubokog učenja", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2024. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:907344

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:907344
Podaci o radu
NaslovSustav za semantičko unapređenje baza afektivne multimedije korištenjem modela dubokog učenja
Naslov (engleski)System for the semantic enhancement of affective multimedia databases using deep learning models
AutorKatarina Virkes
MentorMarko Horvat (mentor)
Član povjerenstvaMarko Horvat (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaGordan Gledec (član povjerenstva)
Član povjerenstvaKrešimir Fertalj (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2024-07-09, Hrvatska
Sažetak
Tema rada je izrada sustava za semantičko unapređenje baza afektivne multimedije korištenjem modela dubokog učenja. Baze afektivne multimedije su napravljene u srhu izazivanja emocija. Jedna od takvih baza je Nencki Affective Picture System, NAPS, koja sadrži 1356 slika raspoređeni u 5 kategorija. Baze uz multimediju imaju zapisanu semantiku te očekivane emocije koji se ručno zapisuju. Proučili smo neke od modela dubokog učenja za automatizirano zapisivanje semantike. Proučili smo kakve rezultate YOLO, You Only Look Once, algoritam daje u ovisnosti o verziji algoritma i setu na kojem je treniran. Vidjeli smo da odabrani set jako utječe na rezultate, dok novije verzije daju nešto bolje rezultate od starijih. Proučili smo i kakve rezultate daje gotov alat Azure AI Vision. Na kraju smo zaključili da bi ovakvi modeli mogli olakšat održavanje baza afektivne medije.
Sažetak (engleski)
The topic of the paper is the creation of a system for semantic improvement of affective multimedia databases using deep learning models. Bases of affective multimedia are made with the aim of evoking emotions. One such database is the Nencki Affective Picture System, NAPS, which contains 1356 pictures arranged in 5 categories. Databases with multimedia have menually written semantics and expected emotions. We have explored some of the deep learning models for automated semantic writing. We studied what kind of results the YOLO, You Only Look Once, algorithm gives depending on the version of the algorithm and the set on which it was trained. We have seen that the selected set greatly affects the results, while the newer versions give slightly better results than the older ones. We also studied the results of the ready-made tool Azure AI Vision. In the end, we concluded that such models could facilitate the maintenance of databases of affective media.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:907344
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2024-10-12 22:25:02