prikaz prve stranice dokumenta Usporedba i evaluacija baza podataka emocija koristeći konvolucijsku neuronsku mrežu
  Preuzmi
PDF 2.26 MB
diplomski rad
Usporedba i evaluacija baza podataka emocija koristeći konvolucijsku neuronsku mrežu
Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2022. urn:nbn:hr:235:703511
Marijić, Marko
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje

Institucijski repozitorij: Repozitorij Fakulteta strojarstva i brodogradnje Sveučilišta u Zagrebu

Citirajte ovaj rad

Marijić, M. (2022). Usporedba i evaluacija baza podataka emocija koristeći konvolucijsku neuronsku mrežu (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:703511

Marijić, Marko. "Usporedba i evaluacija baza podataka emocija koristeći konvolucijsku neuronsku mrežu." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:703511

Marijić, Marko. "Usporedba i evaluacija baza podataka emocija koristeći konvolucijsku neuronsku mrežu." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, 2022. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:703511

Marijić, M. (2022). 'Usporedba i evaluacija baza podataka emocija koristeći konvolucijsku neuronsku mrežu', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, citirano: 18.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:703511

Marijić M. Usporedba i evaluacija baza podataka emocija koristeći konvolucijsku neuronsku mrežu [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje; 2022 [pristupljeno 18.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:703511

M. Marijić, "Usporedba i evaluacija baza podataka emocija koristeći konvolucijsku neuronsku mrežu", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet strojarstva i brodogradnje, Zagreb, 2022. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:703511

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:235:703511
Podaci o radu
NaslovUsporedba i evaluacija baza podataka emocija koristeći konvolucijsku neuronsku mrežu
Naslov (engleski)Comparison and evaluation of emotion databases using a convolutional neural network
AutorMarko Marijić
MentorTomislav Stipančić (mentor)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet strojarstva i brodogradnje
Zagreb
Datum i država obrane2022-12, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Sažetak
Unutar ovog rada uspoređuju se dostupne baze podataka za automatsko prepoznavanje emocija s lica osobe. Zadatak je upotrebom VGG16 konvolucijske neuronske mreže provesti trening s tri različite baze podataka te evaluirati njihov rad. Koristeći isti model mreže, mogu se donijeti konkretni zaključci o kvaliteti podataka unutar svake baze. Uvodni dio rada pojašnjava što je to duboko učenje te predstavlja dosadašnja postignuća u području automatskog prepoznavanja emocija. Počevši od modela umjetnog neurona, objasniti će se cjelokupna arhitektura mreže. Definirati će se slojevi konvolucijske neuronske mreže, a zatim i objasniti svaki od njih. Nadalje, predstaviti će se baze podataka te opisati proces treninga. Na kraju će se prikazati dobiveni rezultati te će se komparativnom analizom donijeti zaključak o kvaliteti rada svake mreže. Za potrebe istraživanja u ovom radu korištene su brojne znanstvene metode od kojih se izdvajaju znanstvene metode analize i sinteze te metode indukcije i dedukcije.
Sažetak (engleski)
Within this paper the available databases for automatic emotion recognition from facial features will be compared. The task is by using same VGG16 convolution neural network conduct training with three different databases and evaluate their work. Using the same network model, specific conclusions can be made about the quality of the date within each database. The introductory part of the paper explains what deep learning is and presents the achievements so far in the field of automatic emotion recognition. Starting with an artificial neuron model, the overall architecture of the network will be explained. The layers of convolutional neural networks will be defined and then each of them will be explained. Furthermore, databases will be presented, and the training process will be described. At the end, the obtained results will be presented, and a conclusion will be drawn about the quality of work of each network through a comparative analysis. For the purposes of research in this work, numerous scientific methods are used, of which the scientific methods of analysis and synthesis and the methods of induction and deduction stand out.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:235:703511
Studijski programNaziv: Strojarstvo; smjerovi: Konstrukcijski smjer, Procesno-energetski smjer, Proizvodni smjer, Inženjersko modeliranje i računalne simulacije, Brodostrojarski smjer, Industrijsko inženjerstvo i menadžment, Inženjerstvo materijala, Mehanika i robotika, Autonomni sustavi i računalna inteligencija
Smjer: Autonomni sustavi i računalna inteligencija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka strojarstva (mag. ing. mech.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaOtvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2022-11-30 20:29:58