prikaz prve stranice dokumenta Raspoznavanje izraza lica temeljeno na dubokom učenju
Rad nije dostupan
diplomski rad
Raspoznavanje izraza lica temeljeno na dubokom učenju
2019. urn:nbn:hr:168:228203
Šesto, Franko
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Šesto, F. (2019). Raspoznavanje izraza lica temeljeno na dubokom učenju (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228203

Šesto, Franko. "Raspoznavanje izraza lica temeljeno na dubokom učenju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228203

Šesto, Franko. "Raspoznavanje izraza lica temeljeno na dubokom učenju." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228203

Šesto, F. (2019). 'Raspoznavanje izraza lica temeljeno na dubokom učenju', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 18.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228203

Šesto F. Raspoznavanje izraza lica temeljeno na dubokom učenju [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 18.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228203

F. Šesto, "Raspoznavanje izraza lica temeljeno na dubokom učenju", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228203

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:228203
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovRaspoznavanje izraza lica temeljeno na dubokom učenju
Naslov (engleski)Facial Expression Recognition Based on Deep Learning
AutorFranko Šesto
MentorZoran Kalafatić (mentor)
Član povjerenstvaZoran Kalafatić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSiniša Šegvić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Hrkać (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-11, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Analiza i raspoznavanje izraza lica je jedno od trenutno popularnih područja koje ima zanimljive primjene u sustavima za interakciju čovjeka i računala. U ovom radu fokus je na dva bitna dijela koji određuju kvalitetu sustava: praćenju lica te klasifikaciji emocija izraženih ekspresijama lica. Praćenje lica je izazovan problem zbog velike različitosti lica i ekspresija lica te različitosti okolina u kojima se ona nalaze. Rješenje je teško dobiti zbog varijacija u osvijetljenosti, perspektivi lica te ekspresiji lica u različitim okolinama. Opisani su raznovrsni algoritmi u tom području te su iskorišteni za dobivanje dobrog praćenja kao potrebnog dijela sustava. S druge strane, za raspoznavanje emocija se koriste konvolucijske neuronske mreže. Opisano je kako funkcioniraju i koja su njihova dobra svojstva kao i dobri obrasci za dizajn arhitektura i treniranje mreža. Razmotrene su korištene arhitekture kao i dobivene točnosti na korištenom skupu slika. Na kraju su oba dijela ukomponirana u sustav koji raspoznaje emocije čovjeka u stvarnom vremenu.
Sažetak (engleski)
Facial expression recognition and analysis is one of the currently popular areas that has interesting applications in human-computer interaction. This thesis is focused on two essential parts which decide system quality: face tracking and emotion classification based on facial expressions. Face tracking is a challenging problem, due to the large variability of faces and facial expressions, and context where they can be found. It is very difficult to come up with good solution due to the light variations, pose, different face expressions etc. Various algorithms are described from this area and they are used to get good tracking as necessary part of this system. On the other hand, convolutional neural networks are used for emotion recognition. It is described how they function and what are their good properties and good patterns for architecture design and network training. Various network architectures are trained on a large dataset and accuracies for those architectures are obtained. Both parts are combined into system able to recognize human emotions in real time.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:228203
Studijski programNaziv: Računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2020-01-07 22:20:01