diplomsko delo
Jadran Kotnik (Avtor), Božidar Potočnik (Mentor)

Povzetek

V tem diplomskem delu se ukvarjamo z avtomatskim razpoznavanjem nosu in njegovo segmentacijo v digitalnih posnetkih. Rezultat našega dela je algoritem, ki vrača natančen obris nosu. Za razpoznavanje obrobe nosu smo uporabili modele, za iskanje konice nosu in nosnic pa smo uporabili iskanje svetlejših oziroma temnejših področij. Uspešnost našega algoritma smo nato preverili na zbirki 50 slik. Ugotovili smo, da je razpoznavanje obrobe nosu v večini slik dobro, razen v izjemnih primerih, kjer razpoznamo napačni del slike. Če uporabimo za prepoznavanje nosu modele, potem je bila Hausdorffova razdalja v povprečju enaka 3,221 mm s standardnim odklonom 2,320 mm, t.i. povprečna Hausdorffova razdalja pa je bila v povprečju 1,080 mm s standardnim odklonom 0,696 mm. Algoritem na izhodu oblikuje maske prepoznanih komponent nosu, katere lahko uporabimo v naprednejših aplikacijah.

Ključne besede

računalniški vid;prepoznavanje nosu;razpoznavanje vzorcev;digitalna obdelava slik;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UM FERI - Fakulteta za elektrotehniko, računalništvo in informatiko
Založnik: J. Kotnik
UDK: 004.932(043.2)
COBISS: 19311382 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 1444
Št. prenosov: 85
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: AUTOMATED NOSE RECOGNITION FROM DIGITAL IMAGES BY COMPUTER VISION PROCEDURES
Sekundarni povzetek: In this thesis, we are dealing with automatic nose recognition and segmentation in digital images. The result of our work is an algorithm that returns an accurate nose trim. We used models for nose trim recognition and searching of brighter or darker areas for the nose tip and nostril recognition. We verified the success rate of our algorithm on a set of 50 images. We have found that for most images the nose trim is recognized in a good measure, with the exception of extreme cases, where we recognize the wrong part of the image. When we use models for nose recognition the Hausdorff distance averages at 3.221 mm with a standard deviation of 2.320 mm while the so called average Hausdorff distance averages at 1.080 mm with a standard deviation of 0.696 mm. The algorithm forms mask images as the output. The output of our algorithm are mask images that can be used in more advanced applications.
Sekundarne ključne besede: computer vision;nose recognition;digital image processing;
URN: URN:SI:UM:
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Komentar na gradivo: Univ. v Mariboru, Fak. za elektrotehniko, računalništvo in informatiko, Računalništvo in informacijske tehnologije
Strani: IX, 27 f.
ID: 8888825