prikaz prve stranice dokumenta Klasifikacija ambalaže primjenom izlučivanja značajki
Pristup korisnicima matične ustanove
diplomski rad
Klasifikacija ambalaže primjenom izlučivanja značajki
2020. urn:nbn:hr:190:379294
Karlović, Kristian
Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
Zavod za industrijsko inženjerstvo i menadžment
Katedra za proizvodnu opremu i robotiku

Citirajte ovaj rad

Karlović, K. (2020). Klasifikacija ambalaže primjenom izlučivanja značajki (Diplomski rad). Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:379294

Karlović, Kristian. "Klasifikacija ambalaže primjenom izlučivanja značajki." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:379294

Karlović, Kristian. "Klasifikacija ambalaže primjenom izlučivanja značajki." Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, 2020. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:379294

Karlović, K. (2020). 'Klasifikacija ambalaže primjenom izlučivanja značajki', Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, citirano: 20.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:379294

Karlović K. Klasifikacija ambalaže primjenom izlučivanja značajki [Diplomski rad]. Rijeka: Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet; 2020 [pristupljeno 20.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:379294

K. Karlović, "Klasifikacija ambalaže primjenom izlučivanja značajki", Diplomski rad, Sveučilište u Rijeci, Tehnički fakultet, Rijeka, 2020. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:379294

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:190:379294
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovKlasifikacija ambalaže primjenom izlučivanja značajki
Naslov (engleski)Packaging classification through the use of feature extraction
AutorKristian Karlović
MentorZlatan Car (mentor)
Član povjerenstvaNeven Lovrin (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaSanjin Braut (član povjerenstva)
Član povjerenstvaZlatan Car (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Rijeci
Tehnički fakultet
(Zavod za industrijsko inženjerstvo i menadžment)
(Katedra za proizvodnu opremu i robotiku)
Rijeka
Datum i država obrane2020-09-23, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Strojarstvo
Sažetak
Kroz ovaj diplomski rad govorit će se o primjeni algoritama za izlučivanje značajki u svrsi treniranja SVM (Support Vector Machines) modela. Potrebno je klasificirati ambalažu primjenom izlučivanja značajki. Klasifikacija se vrši nad limenkama, plastičnim i staklenim bocama koje su slikane na Tehničkom fakultetu Sveučilišta u Rijeci. Program je pisan u programskom jeziku Python, a glavni moduli koji su se koristili za ovaj diplomski rad su OpenCV i scikit-learn. Za izlučivanja značajki na ambalažama primjenjuju se SIFT, SURF i ORB algoritmi. Performanse ORB-a u otkrivanju značajki su iste kao i kod SIFT-a što znači da je bolji od SURF-a, a brži je za gotovo dva reda veličine. Za klasificiranje ambalaža koristi se SVM algoritam. SVM algoritam pokušava pronaći hiperravninu s najvećom mogućom marginom između vektora potpore. Postoje različite jezgre koje koristi SVM algoritam, kao naprimjer linearna, RBF i polinomska jezgra.
Sažetak (engleski)
Through this thesis, we will talk about the application of algorithms for extracting features for the purpose of training SVM (Support Vector Machines) models. Packaging needs to be classified using feature extraction. Classification is performed on cans, plastic and glass bottles that are photographed at the Technical Faculty of the University of Rijeka. The program is written in the Python programming language, and the main modules used for this thesis are OpenCV and scikitlearn. SIFT, SURF and ORB algorithms are used to extract features on packaging. The performance of ORB in feature detection is the same as with SIFT which means it is better than SURF and is faster by almost two orders of magnitude. The SVM algorithm is used to classify packaging. The SVM algorithm tries to find the hyperplane with the largest possible margin between the support vectors. There are different kernels used by SVM algorithm, such as linear, RBF, and polynomial kernel.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:190:379294
Studijski programNaziv: Strojarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka strojarstva (mag. ing. mech.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2021-08-27 10:17:44