Razpoznavanje dreves s pomočjo računalniškega vida

diplomsko delo

Matic Švab (Avtor), Matej Kristan (Mentor)

Povzetek

V diplomski nalogi je predstavljen postopek razpoznavanja dreves s pomočjo računalniškega vida, ki analizira drevesno lubje. Iz posameznih slik lubja postopek izlušči značilnice LBP, ki jih SVM uporabi za učenje in testiranje. Ker prosto dostopna zbirka slik drevesnega lubja ne obstaja, je bilo potrebno zajeti večjo anotirano zbirko slik lubja, ki je tudi prva javno dostopna zbirka. Pri razpoznavanju se pojavi še problem določitev skale, saj različne naprave zajamejo slike različnih velikosti, različnih razmerjih širine/višine slike predvsem pa ljudje ne slikajo enako oddaljeni od dreves. V diplomski nalogi je tudi predlagan postopek, ki s pomočjo značilnic, pridobljenih s detektorjem DoG, samodejno določi skalo slike, s katero se vhodna slika pred izračunom LBP-ja vedno preskalira v referenčno velikost in s tem teži k normalizirani velikosti pomembnih struktur v slikah. Končni eksperiment je na zbirki 12 dreves dosegel 84.62 % natančnost.

Ključne besede

lokalni binarni vzorci;metoda podpornih vektorjev;klasifikacija dreves;samodejno določanje skale;računalništvo;računalništvo in informatika;univerzitetni študij;diplomske naloge;

Podatki

Jezik:	Slovenski jezik
Leto izida:	2014
Tipologija:	2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:	UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik:	[M. Švab]
UDK:	004.93:582.091(043.2)
COBISS:	1536123331
Št. ogledov:	1282
Št. prenosov:	232
Ocena:	0 (0 glasov)
Metapodatki:

Ostali podatki

Sekundarni jezik:	Angleški jezik
Sekundarni naslov:	Computer-vision-based tree trunk recognition
Sekundarni povzetek:	This thesis presents a process of a tree recognition by means of the computer vision, which analyses the tree bark. The procedure extracts LBP features from individual pictures of bark, which are used for training and testing by SVM. Since freely accessible collection of tree bark pictures does not exist, it was necessary to create a larger annotated collection which is also the first database publicly available. In recognition there is also a problem with scale or picture size, because different devices take pictures of different sizes, in different width/height proportions and mostly people do not take photographs from the same distance. The thesis also proposes a procedure that by means of the features gained by DoG detector, automatically determines the picture scale, by means of which the input picture is always rescaled in the reference size before the calculation of LBP. In the final experiment the 84.62 % accuracy was achieved on the collection of 12 trees.
Sekundarne ključne besede:	local binary patterns;support vector machine;tree classification;automatic scale determination;computer science;computer and information science;diploma;
Vrsta datoteke:	application/pdf
Vrsta dela (COBISS):	Diplomsko delo/naloga
Študijski program:	1000468
Komentar na gradivo:	Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani:	46 str.
ID:	8739470