prikaz prve stranice dokumenta Raspoznavanje obilježja osoba u slikama
Rad nije dostupan
završni rad
Raspoznavanje obilježja osoba u slikama
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. urn:nbn:hr:168:165501
Ivkošić, Ivan
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Institucijski repozitorij: Repozitorij FER-a

Citirajte ovaj rad

Ivkošić, I. (2017). Raspoznavanje obilježja osoba u slikama (Završni rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165501

Ivkošić, Ivan. "Raspoznavanje obilježja osoba u slikama." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165501

Ivkošić, Ivan. "Raspoznavanje obilježja osoba u slikama." Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2017. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165501

Ivkošić, I. (2017). 'Raspoznavanje obilježja osoba u slikama', Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 28.11.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165501

Ivkošić I. Raspoznavanje obilježja osoba u slikama [Završni rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2017 [pristupljeno 28.11.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165501

I. Ivkošić, "Raspoznavanje obilježja osoba u slikama", Završni rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2017. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165501

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:165501
Podaci o radu
NaslovRaspoznavanje obilježja osoba u slikama
Naslov (engleski)Attribute Classification of Persons in Images
AutorIvan Ivkošić
MentorTomislav Hrkać (mentor)
Član povjerenstvaTomislav Hrkać (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaKarla Brkić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaDarijan Marčetić (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2017-07-10, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom radu je pojašnjen primjer primjene jednog od mnoštva mogućih načina klasifikacije značajki osoba u slikama. Konkretno u ovom slučaju smo se usredotočili na klasifikaciju spola i dobi detektirane osobe. Prvi i osnovni korak jest detekcija lica nad kojim provodimo samo klasifikaciju. Nakon detekcije lice se locira, izdvaja te tako pripremljeno prelazimo na drugi korak u kojem se izdvojeno lice prosljeđuje modelu već naučene neuronske mreže te iz toga dobijemo vrijednosti dobi i spola osobe sa detektiranim licem. Samu detekcija lica se provodi koristeći Opencv i već pripremljene Haar kaskade. U drugom koraku koristimo se već naučenim konvolucijskim neuronskim mrežama, poznatijim kao CNN mreže.. Prilikom izrade kaskade za klasifikator koristimo se mnoštvom pozitivnih i negativnih slika za koje se određuju Haar značajke. Kaskada korištena u ovom radu je javno dostupna u potpunosti besplatno pod nazivom „haarcascade_frontalface_default“ zapisana kao xml datoteka. Neuronska mreža je naučena nad poznatim IMDB-WIKI skupom koji broji gotovo pola milijuna fotografija.
Sažetak (engleski)
In this work is described one of the many possible ways of classifying the person's features in the images.Specifically, in this case, we focused on the classification of sex and the age of the detected persons.The first and the basic step is the detection of the person's face over whom we do the classification. After detection, the face is located, cropped from the picture and passed to the model of the earlier learned CNN. From this we get the values of the age and the sex of the person with the detected face. Face detection is done using OpenCV and the already prepared Haar cascade. In the second step we use already learned convolutional neural network, better known as CNN networks.When creating a cascade for the classifier we use a large number of positive and negative images for which Haar features are determined.The cascade used in this work is open-source available completely free by the name "haarcascade_frontalface_default" written as xml file.The neural network is taught over the well-known IMDB-WIKI set of almost half a million photos.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:165501
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 pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2019-03-13 21:03:03