diplomsko delo
Sebastijan Trojer (Avtor), Žiga Emeršič (Mentor), Blaž Meden (Komentor)

Povzetek

Diplomska naloga se ukvarja z izzivom prepoznavanja oseb v okolju odprtih množic podatkov. V nalogi je predstavljen pristop, ki temelji na uporabi metod za prepoznavo na odprtih množicah z uporabo siamskih nevronskih mrež in trojne cenilne funkcije. Glavni cilj je bil optimizirati obstoječe modele prepoznavanja s pomočjo naprednih tehnik in algoritmov ter primerjati rezultate klasičnih in optimiziranih modelov. Rezultati kažejo, da optimizirani modeli ne presežejo zmogljivosti klasičnih, kar kaže na težavo z uporabo optimiziranih pristopov pri reševanju problema prepoznavanja oseb na odprtih množicah podatkov, omogočajo pa bolj časovno učinkovito implementacijo. Pridobljeno znanje lahko služi kot temelj za nadaljnje raziskave in razvoj na tem področju.

Ključne besede

prepoznavanje oseb;nevronske mreže;uhlji;slike uhljev;univerzitetni študij;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik: [S. Trojer]
UDK: 004.93:57.087.1(043.2)
COBISS: 208484355 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 119
Št. prenosov: 36
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: Openset person recognition on ear images
Sekundarni povzetek: The thesis addresses the challenge of recognizing individuals in an open set data environment. It presents an approach based on the use of methods for open set recognition using siamese neural networks and triplet loss. The main objective was to optimize existing recognition models using advanced techniques and algorithms and to conduct a comparative analysis between classical and optimized models. The results show that the optimized models do not exceed performance of classical models, indicating the proposed methods do not have the potential to be used in solving the problem of recognizing individuals in open set data environments, however they offer an implementation with better time performance. The acquired knowledge can serve as a foundation for further research and development in this field.
Sekundarne ključne besede: deep learning;biometry;computer vision;computer and information science;diploma;Biometrična identifikacija;Računalniški vid;Globoko učenje (strojno učenje);Računalništvo;Univerzitetna in visokošolska dela;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Študijski program: 1000468
Konec prepovedi (OpenAIRE): 1970-01-01
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani: 1 spletni vir (1 datoteka PDF (39 str.))
ID: 24862809