Iskalni niz:
išči po
išči po
išči po
išči po
Vrsta gradiva:
Jezik:
Št. zadetkov: 6
Kvantitativno brezkontaktno merjenje energijske porabe iz videa in 3D slik
GREGOR KOPOREC, Janez Perš
Magistrsko delo
Oznake: fizična aktivnost;poraba energije;srčni utrip;optični tok;prostorski tok;strojno učenje;jedro RBF;sledilnik KCF;senzor Kinect;squash;
Merjenje porabe energije je pomembno v športni znanosti in medicini, še posebej, kadar želimo oceniti obseg in intenzivnost fizične aktivnosti. Večinoma so pristopi še vedno odvisni od senzorjev ali markerjev, ki jih nameščamo neposredno na telo. V tem delu predstavljamo nov pristop, ki uporablja po ...
Leto: 2017 Vir: Fakulteta za elektrotehniko (UL FE)
Adaptation of computer vision algorithms to human environment perception
Gregor Koporec, Janez Perš
Doktorska disertacija
Oznake: kognitivna relevanca;globoko učenje;konvolucijske nevronske mreže;ciljna populacija uporabnikov;množičenje;kategorizacija;hierarhični kompozicionalni model;segmentacija primerkov;obvladovanje zakrivanja;razločnost;sposobnost posploševanja;razložljivost;področno znanje;zlivanje segmentacij;doktorati;
Namen doktorske disertacije je raziskati in prilagoditi algoritme računalniškega vida človeškemu zaznavanju okolja, da bi lahko pravilno ovrednotili algoritme v primerjavi s človekovim zaznavanjem in izboljšali njihovo delovanje. V tem delu zato predstavljamo metodologijo prilagajanja izhodnih rezul ...
Leto: 2023 Vir: Fakulteta za elektrotehniko (UL FE)
Human-centered deep compositional model for handling occlusions
Gregor Koporec, Janez Perš
Izvirni znanstveni članek
Oznake: računalniški vid;globoko učenje;konvolucijske nevronske mreže;hierarhični kompozicionalni model;zakrivanje;interpretabilnost;poznavanje področja;computer vision;deep learning;convolutional neural networks;hierarchical compositonal model;occlusion;discriminability;generalizability;interpretability;domain knowledge;
Despite their powerful discriminative abilities, Convolutional Neural Networks (CNNs) lack the properties of generative models. This leads to a decreased performance in environments where objects are poorly visible. Solving such a problem by adding more training samples can quickly lead to a combina ...
Leto: 2023 Vir: Fakulteta za elektrotehniko (UL FE)
Uporaba računalniškega vida za napovedovanje zapečenosti piškotov
Nina Sedej, Janez Perš, Gregor Koporec
Magistrsko delo
Oznake: stanje pečenja;dinamika pečenja;računalniški vid;globoke nevronske mreže;ConvLSTM;CNN;CNN-LSTM;
Peka jedi v pečici je priljubljen način priprave hrane, pri katerem so rezultati odvisni od številnih dejavnikov, ki jih je težko natančno nadzorovati. V okviru magistrske naloge predstavimo sistem računalniškega vida za nedestruktivno določanje stanja pečenja piškotov v pečici --- ali je piškot sur ...
Leto: 2023 Vir: Fakulteta za elektrotehniko (UL FE)
Cognitive relevance transform for population re-targeting
Gregor Koporec, Andrej Košir, Aleš Leonardis, Janez Perš
Izvirni znanstveni članek
Oznake: kognitivna relevanca;globoko učenje;množično pridobivanje podatkov;populacija ciljnih uporabnikov;kategorizacija;razvrščanje;cognitive relevance;deep learning;crowd-sourcing;target user population;categorization;classification;
This work examines the differences between a human and a machine in object recognition tasks. The machine is useful as much as the output classification labels are correct and match the dataset-provided labels. However, very often a discrepancy occurs because the dataset label is different than the ...
Leto: 2020 Vir: Fakulteta za elektrotehniko (UL FE)
Quantitative contact-less estimation of energy expenditure from video and 3D imagery
Gregor Koporec, Goran Vučković, Radoje Milić, Janez Perš
Izvirni znanstveni članek
Oznake: telesna aktivnost;energijska poraba;računalniški vid;optični tok;prostorski tok;physical activity;energy expenditure;computer vision;optical flow;scene flow;
Measurement of energy expenditure is an important tool in sport science and medicine, especially when trying to estimate the extent and intensity of physical activity. However, most approaches still rely on sensors or markers, placed directly on the body. In this paper, we present a novel approach u ...
Leto: 2018 Vir: Fakulteta za elektrotehniko (UL FE)
Št. zadetkov: 6
Ključne besede:
Leto izdaje:
Avtorji:
Repozitorij:
Tipologija:
Jezik: