magistrsko delo
Emin Pamuk (Avtor), Damjan Vlaj (Mentor), Gregor Močnik (Komentor), Jernej Rošker (Komentor)

Povzetek

Namen magistrske naloge je bil razviti sistem, ki analizira podatke pridobljene s pomočjo sledilnika pogleda in definira dinamično področje zanimanja na video posnetku. Področje zanimanja predstavlja oseba, ki se ji določijo referenčne točke na ključni delih telesa. V ta namen smo uporabili dve metodi za zaznavanje področja zanimanja in določanje ključnih točk, ki temeljita na nevronskih mrežah. Za implementacijo smo uporabili funkcije iz knjižnice OpenCV, sistem pa je bil razvit v programskem jeziku Python. Razviti sistem se je izkazal kot učinkovit za prepoznavanje področij interesa in je omogočil visoko ujemanje s kvalitativnim kodiranjem eksperta.

Ključne besede

semantična segmentacija;nevronske mreže;sledenje pogleda;magistrske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.09 - Magistrsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: [E. Pamuk]
UDK: 004.93.032.26(043.2)
COBISS: 152729091 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 108
Št. prenosov: 32
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Development of a system for automatic tracking of dynamic regions of interest and determination of gaze orientation
Sekundarni povzetek: The master thesis aim is the development of the system that analyses the data obtained by a view tracker and defines a dynamic region of interest in a video. The region of interest is represented by a person to whom reference points are assigned on key body parts. For this purpose, two methods for detecting the region of interest and defining the key points used are based on neural networks. Functions from the OpenCV library are used for the implementation, and the system is developed in the Python programming language. The developed system proved to be effective for identifying areas of interest and allowed high agreement with the qualitative coding of the expert.
Sekundarne ključne besede: semantic segmentation;neural network;gaze tracking;
Vrsta dela (COBISS): Magistrsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Elektrotehnika
Strani: 1 spletni vir (1 datoteka PDF (XI, 83 f.))
ID: 18418181