prikaz prve stranice dokumenta Detekcija i praćenje osoba u video zapisima temeljena na karakterističnim točkama
Access restricted to students and staff of home institution
undergraduate thesis
Detekcija i praćenje osoba u video zapisima temeljena na karakterističnim točkama
2020. urn:nbn:hr:190:602442
Frlan, Anton
University of Rijeka
Faculty of Engineering
Department of Computer Engineering
Section of Intelligent Computing Systems

Cite this document

Frlan, A. (2020). Detekcija i praćenje osoba u video zapisima temeljena na karakterističnim točkama (Undergraduate thesis). Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering. Retrieved from https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:602442

Frlan, Anton. "Detekcija i praćenje osoba u video zapisima temeljena na karakterističnim točkama." Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:602442

Frlan, Anton. "Detekcija i praćenje osoba u video zapisima temeljena na karakterističnim točkama." Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:602442

Frlan, A. (2020). 'Detekcija i praćenje osoba u video zapisima temeljena na karakterističnim točkama', Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, accessed 12 April 2024, https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:602442

Frlan A. Detekcija i praćenje osoba u video zapisima temeljena na karakterističnim točkama [Undergraduate thesis]. Rijeka: University of Rijeka, Faculty of Engineering; 2020 [cited 2024 April 12] Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:602442

A. Frlan, "Detekcija i praćenje osoba u video zapisima temeljena na karakterističnim točkama", Undergraduate thesis, University of Rijeka, Faculty of Engineering, Rijeka, 2020. Available at: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:602442

Please login to the repository to save this object to your list.
Metadata
TitleDetekcija i praćenje osoba u video zapisima temeljena na karakterističnim točkama
Title (english)Detection and Person Tracking in videos based on characteristic points
AuthorAnton Frlan
MentorIvo Ipšić (mentor)
Committee memberKristijan Lenac (predsjednik povjerenstva)
Committee memberIvo Ipšić (član povjerenstva)
GranterUniversity of Rijeka
Faculty of Engineering
(Department of Computer Engineering)
(Section of Intelligent Computing Systems)
Rijeka
Defense date and country2020-09-16, Croatia
Scientific / art field,
discipline and subdiscipline		TECHNICAL SCIENCES
Computing
Abstract
U ovom radu smo opisali metodu praćenja osobe pomoću karakterističnih točaka te detaljno objasnili njenu implementaciju. Prošli smo mane i prednosti naše metode te predložili poboljšanja koja bi trebala omogućiti robusno praćenje osoba čak i u gužvi. Također smo pokazali kako mnogo toga može utjecati na kvalitetu videa (npr. kiša ili jako sunce) te kakve probleme različiti broj ljudi i različita područja (npr. radi mnogih znakova / zaklona) mogu izazvati. Stoga vrstu metode koju ćemo koristiti potrebno je pažljivo izabrati ovisno o našim potrebama i uvjetima s kojima će se morati nositi. Idealno bi bilo moći implementirati posebnu metodu za svaki slučaj što je na žalost financijski ne izvedivo. Još smo diskutirali o manama raznih metoda te dokazali da je u većini slučajeva hibridna vrsta metoda najefikasnija i najuspješnija radi sadržavanja beneficija detekcije i praćenja te umanjivanja njihovih mana.
Abstract (english)
In this paper we have described a method for person detection and tracking based on extraction of characteristic points with Harris corner detection. We have explained its implementation and its strengths and flaws as well as some improvements to make it more robust during tracking of crowded areas. Importance of video quality and the impact various situations on it has been shown among them crowdedness, obstacles and even weather. Because of that the choice of detection and tracking method should be carefully considered to ensure maximum quality. It would be best if we could make custom detection and tracking method but that’s not really economically doable. Finally, we have discussed flaws of various methods and proven that hybrid methods are in most cases most efficient and most successful since they contain all the benefits of detection and tracking methods while considerably reducing their flaws.
Keywords
Keywords (english)
Languagecroatian
URN:NBNurn:nbn:hr:190:602442
Study programmeTitle: Computer Engineering
Study programme type: university
Study level: undergraduate
Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
Type of resourceText
File originBorn digital
Access conditionsAccess restricted to students and staff of home institution
Terms of useLicence In copyright icon
Created on2021-09-30 07:58:52