prikaz prve stranice dokumenta PRIMJENA NEURALNIH MREŽA ZA KLASIFIKACIJU OBJEKATA SA 3D SENZORA
Pristup korisnicima matične ustanove
diplomski rad
PRIMJENA NEURALNIH MREŽA ZA KLASIFIKACIJU OBJEKATA SA 3D SENZORA
2016. urn:nbn:hr:190:236461
Mišljenović, Dejan
Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet

Citirajte ovaj rad

Mišljenović, D. (2016). PRIMJENA NEURALNIH MREŽA ZA KLASIFIKACIJU OBJEKATA SA 3D SENZORA (Diplomski rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:236461

Mišljenović, Dejan. "PRIMJENA NEURALNIH MREŽA ZA KLASIFIKACIJU OBJEKATA SA 3D SENZORA." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:236461

Mišljenović, Dejan. "PRIMJENA NEURALNIH MREŽA ZA KLASIFIKACIJU OBJEKATA SA 3D SENZORA." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2016. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:236461

Mišljenović, D. (2016). 'PRIMJENA NEURALNIH MREŽA ZA KLASIFIKACIJU OBJEKATA SA 3D SENZORA', Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, citirano: 23.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:236461

Mišljenović D. PRIMJENA NEURALNIH MREŽA ZA KLASIFIKACIJU OBJEKATA SA 3D SENZORA [Diplomski rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet; 2016 [pristupljeno 23.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:236461

D. Mišljenović, "PRIMJENA NEURALNIH MREŽA ZA KLASIFIKACIJU OBJEKATA SA 3D SENZORA", Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, Rijeka, 2016. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:236461

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:236461
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPRIMJENA NEURALNIH MREŽA ZA KLASIFIKACIJU OBJEKATA SA 3D SENZORA
AutorDejan Mišljenović
MentorKristijan Lenac (mentor)
Član povjerenstvaŽeljko Jeričević (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaKristijan Lenac (član povjerenstva)
Član povjerenstvaJonatan Lerga (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Rijeka
Datum i država obrane2016-05-31, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Sažetak
Neuronske mreže već dugo vremena predstavljaju primamljiv model algoritama sa sposobnošću učenja, ali tek u zadnjih desetak godina su razvijene dovoljno da bi davale rezultate dobre kao bilo koja druga metoda strojnog učenja ili čak i bolje. U ovom radu razradu zadatka započinjem definiranjem strojnog učenja i njegovih osnovnih tipova. Potom slijede neuronske mreže, njihova metodologija i načini na koje unaprjeđuju područja računalnog vida, predikcije trendova, prepoznavanja objekata i druge. Nakon toga radim pregled često korištenih značajki za obradu 2D i 3D snimki i opis nekolicine dubinskih senzora kategoriziranih prema tehnikama koje koriste pri snimanju. Na posljetku slijedi opis nekoliko skupova alata koji se koriste za jednostavno korištenje metoda strojnog učenja i dva primjera implementacije neuronskih mreža na prepoznavanju objekata sa mojim rezultatima njihovog testiranja.
Sažetak (engleski)
Neural networks have represented a very elegant and tempting learning model for a long time, but have only recently advanced enough to give state-of-the art results as a machine learning method. I begin this paper by defining what machine learning is and elaborating its main types. After that I shift the focus to neural networks, their methodology and the way they advance the fields od computer vision, trend prediction, object recognition and others. Next I give a review of popular image features used on 2D and 3D images followed by descriptions of common depth image capturing techniques and the cameras that implement those techniques. Finally, i give my impressions on several machine learning toolkits which I used and two neural network implementations that focus on object classification, including the results of my tests performed on them.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:190:236461
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 pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2016-06-07 07:51:14