prikaz prve stranice dokumenta Metode dubokog učenja za procjenu boje osvjetljenja u fotografijama
Rad nije dostupan
diplomski rad
Metode dubokog učenja za procjenu boje osvjetljenja u fotografijama
2019. urn:nbn:hr:168:483044
Tomaić, Mia
Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva

Citirajte ovaj rad

Tomaić, M. (2019). Metode dubokog učenja za procjenu boje osvjetljenja u fotografijama (Diplomski rad). Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:483044

Tomaić, Mia. "Metode dubokog učenja za procjenu boje osvjetljenja u fotografijama." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:483044

Tomaić, Mia. "Metode dubokog učenja za procjenu boje osvjetljenja u fotografijama." Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:483044

Tomaić, M. (2019). 'Metode dubokog učenja za procjenu boje osvjetljenja u fotografijama', Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, citirano: 19.04.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:483044

Tomaić M. Metode dubokog učenja za procjenu boje osvjetljenja u fotografijama [Diplomski rad]. Zagreb: Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva; 2019 [pristupljeno 19.04.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:483044

M. Tomaić, "Metode dubokog učenja za procjenu boje osvjetljenja u fotografijama", Diplomski rad, Sveučilište u Zagrebu, Fakultet elektrotehnike i računarstva, Zagreb, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:483044

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:168:483044
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovMetode dubokog učenja za procjenu boje osvjetljenja u fotografijama
Naslov (engleski)Deep Learning Methods for Estimation of Lighting Color
AutorMia Tomaić
MentorMarko Subašić (mentor)
Član povjerenstvaMarko Subašić (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaTomislav Pribanić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaZvonko Kostanjčar (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Zagrebu
Fakultet elektrotehnike i računarstva
Zagreb
Datum i država obrane2019-07-16, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
U ovom radu ispitan je utjecaj kategorizacije fotografija u dvije skupine, fotografije interijera i eksterijera, na procjenu boje osvjetljenja u fotografiji. Za rješavanje ove problematike korištene su konvolucijske neuronske mreže. Dvije neuronske mreže, jednakih arhitektura, trenirane su na dvije kategorije fotografija. Već prilikom samog treniranja uspješnijom se pokazala ona mreža namijenjena za fotografije eksterijera. Za klasifikaciju korišten je model prethodno trenirane mreže koja je učena razlikovati 1000 različitih kategorija te je njeno znanje iskorišteno za prepoznavanje dvije navedene kategorije fotografija. Također, na miješanom skupu fotografija iz obje kategorije trenirana je dodatna neuronska mreža čiji je zadatak dati procjenu boje osvjetljenja u fotografiji, neovisno o njenoj kategoriji. Rezultati procjena dviju metoda uspoređeni su s poznatim algoritmima za procjenu boja osvjetljenja u fotografiji kao što su Gray World, White Patch te PCA analiza.
Sažetak (engleski)
This paper investigated the impact of photo categorization in two groups, interior and exterior photographs, on the assessment of the color of the illumination in the photograph. Illuminant estimations were given with convolutional neural networks. Two of them, equal architectures, were trained on two categories of photos. Already during the training, a network designed for exterior photography was more successful. For the classification itself, a pre-trained neural network model was used. This model can distinguish 1000 different categories and its knowledge was expanded to differentiate between two categories of photography. Also, on a mixed set of photographs of both categories, an additional neural network was trained to estimate the color of the illumination, regardless of its category. The evaluation results of the two methods have been compared with well-known algorithms for the illuminant estimation in photography such as Gray World, White Patch and PCA analysis.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:168:483044
Studijski programNaziv: Informacijska i komunikacijska tehnologija
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka informacijske i komunikacijske tehnologije (mag. ing. inf. et comm. techn.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaZatvoreni pristup
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Javna napomena
Datum i vrijeme pohrane2020-01-07 22:38:31