-
Aplikacija za avtomatizirano prepoznavanje listov dreves in grmov kritosemenk za operacijski sistem Android : diplomsko deloPuhmeister, SandroV tem diplomskem delu smo implementirali aplikacijo za avtomatizirano prepoznavanje listov dreves in grmov kritosemenk za operacijski sistem Android, pri čemer smo postopek prepoznavanja vrste ... razdelili na štiri ključne faze: zajem slik, obdelavo slik, luščenje značilnic in določitev vrste. Pri zajetju slik smo uporabili privzeto aplikacijo operacijskega sistema Android, kjer uporabnik zajame dve fotografiji (fotografira spodnjo in vrhnjo površino lista) za obdelavo slik. Pri obdelavi slik smo razvili lasten algoritem za segmentacijo regije interesa v RGB barvnem prostoru. Vsako segmentirano regijo interesa smo nato opisali z Gaborjevimi značilnicami tekstur. Gaborjev deskriptor za luščenje Gaborjevih značilnic smo uporabili iz odprtokodne Java knjižnice LIRE 1.0b2 (Lux Mathias, 2008). Vektorje značilnic smo nato združili in jih pretvorili v instance za prepoznavanje vrste na stroju podpornih vektorjev (angl. Support vector machine ali SVM). Za učenje SVM klasifikatorja smo uporabili brezplačen paket Weka 3.8 (Alexis Joly, 2015). Učili smo večrazredni SVM klasifikator s sekvenčnim minimalnim optimizacijskim algoritmom (angl. Sequential minimal optimization algorithm ali SMO) s polinomsko jedrno funkcijo (poglavje 6.3). Klasifikator smo kalibrirali s funkcijo K zvezd (K*). Najprej smo klasifikator testirali s križno validacijo na učnih vzorcih ter dobili natančnost nad 90 %, nato pa smo klasifikator testirali še dvakrat na 100 neznanih vzorcih, pri čemer bi morali biti vsi neznani vzorci klasifikatorju znani. Natančnost klasifikatorja je bila v drugem in tretjem testiranju še zmeraj visoka saj je znašala nad 80 %. Natančnosti klasifikatorja na različnih mobilnih napravah z operacijskim sistemom Android nismo uspeli testirati zaradi prevelikega števila Android naprav na trgu, kjer ima vsaka naprava lastne nastavitve. Prvi testi na napravi Samsung Galaxy Tab S 8.4 so pokazali, da je avtomatizirano določevanje vrste lahko uspešno, če so fotografije visoke kakovosti in so zajete v ugodnih svetlobnih pogojih (na dnevni svetlobi) ter manj uspešno, če ti pogoji niso izpolnjeni.Vrsta gradiva - diplomsko delo ; neleposlovje za odrasleZaložništvo in izdelava - Maribor : [S. Puhmeister], 2016Jezik - slovenskiCOBISS.SI-ID - 22581512
Avtor
Puhmeister, Sandro
Drugi avtorji
Pesek, Igor |
Potočnik, Božidar
Teme
Univerzitetna in visokošolska dela |
Gaborjeve značilnice |
računalniški vid |
luščenje značilnic |
prepoznavanje vrst dreves in grmov |
avtomatizirano prepoznavanje vrst |
diplomska dela |
Gabor features |
computer vision |
feature extraction |
recognition of trees and shrubs |
automated recognition of species |
theses
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
Knjižnica/institucija |
Kraj | Akronim | Za izposojo | Druga zaloga |
---|---|---|---|---|
Miklošičeva knjižnica - FPNM, Maribor | Maribor | PEFMB |
v čitalnico 1 izv.
|
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
![loading ... loading ...](themes/default/img/ajax-loading.gif)
Vnos na polico
Trajna povezava
- URL:
Faktor vpliva
Dostop do baze podatkov JCR je dovoljen samo uporabnikom iz Slovenije. Vaš trenutni IP-naslov ni na seznamu dovoljenih za dostop, zato je potrebna avtentikacija z ustreznim računom AAI.
Leto | Faktor vpliva | Izdaja | Kategorija | Razvrstitev | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP |
Baze podatkov, v katerih je revija indeksirana
Ime baze podatkov | Področje | Leto |
---|
Povezave do osebnih bibliografij avtorjev | Povezave do podatkov o raziskovalcih v sistemu SICRIS |
---|---|
Puhmeister, Sandro | ![]() |
Pesek, Igor | 26533 |
Potočnik, Božidar | 15801 |
Izberite prevzemno mesto:
Prevzem gradiva po pošti
Obvestilo
Izbira mesta prevzema
Mesto prevzema | Status gradiva | Rezervacija |
---|
Prosimo, počakajte trenutek.