Zlatev, Darko (2018) Дигитална обработка на слики со користење на методи базирани на длабоко учење. Masters thesis, Goce Delcev University, Stip.
Preview |
Text
ДИГИТАЛНА-ОБРАБОТКА-НА-СЛИКИ-СО-КОРИСТЕЊЕ-НА-МЕТОДИ-БАЗИРАНИ-НА-ДЛАБОКО-УЧЕЊЕ-Дарко-Златев.pdf Download (2MB) | Preview |
Abstract
Сликите се дел нашето секојдневие, ги користиме да зачуваме некој момент или да запаметиме некој лик. Тие се покажале како најголем доказ во многу ситуации и сè уште се сметаат за еден од најрелевантните извори на податоци. Во овој труд, истражувани се методите на длабоко учење кои се покажале како исклучително добри во класификацијата на слики. Разработени се нивните алгоритми и навлезено е во нивната архитектура и начин на работа. Сликите ги донесов до ниво на пиксели и објаснив како методите го користат секој пиксел за да откријат што се случува, што е претставено и како може тоа да се класифицира. Посветено е особено внимание на човековото лице и изработена е веб апликација која може да детектира лице или лица на слика и како втора функционалност може да го препознае ликот од сликата споредувајќи го со слики од претходно направена база на слики. За потребите на апликацијата истражувана и искористена е библиотеката OpenCV која работи на методи на длабоко учење и е усовршена да работи со слики, да препознава објекти, лица, делови од тело, одредени ситуации и др. Детално се објаснети и применети алгоритмите на OpenCV, како тие работат, врз основа на што ги донесуваат нивните заклучоци и колку се точни во нивната работа. Библиотеката OpenCV во апликацијата е имплементирана преку програмскиот јазик Python и работната околина Django. Работи на принцип прикачување на слика, а потоа одбирање која функционалност да се изврши врз сликата, дали детекција или препознавање на ликот. Прикажани се ситуации кога апликацијата т.е. алгоритмите се безгрешни, а и ситуации во кои тие не детектираат или не препознаваат добро.
Клучни зборови: длабоки архитектури, невронски мрежи, нивоа, каскади, белези
| Item Type: | Thesis (Masters) |
|---|---|
| Subjects: | Natural sciences > Computer and information sciences |
| Divisions: | Faculty of Computer Science |
| Depositing User: | Katerina Hadzi-Vasileva |
| Date Deposited: | 14 Jan 2019 13:17 |
| Last Modified: | 14 Jan 2019 13:17 |
| URI: | https://eprints.ugd.edu.mk/id/eprint/21071 |
Actions (login required)
 |
View Item |