-
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.Type of material - undergraduate thesis ; adult, seriousPublication and manufacture - Maribor : [S. Puhmeister], 2016Language - slovenianCOBISS.SI-ID - 22581512
Author
Puhmeister, Sandro
Other authors
Pesek, Igor |
Potočnik, Božidar
Topics
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
Call number – location, accession no. ... |
Copy status | Reservation |
---|---|---|
D DIPL 0000000004 PUHMEISTER S. Aplikacija IN: 920160136 D DIPL 004 PUHMEISTER S. Aplikacija IN: 920160136 |
available - reading room
|
Shelf entry
Permalink
- URL:
Impact factor
Access to the JCR database is permitted only to users from Slovenia. Your current IP address is not on the list of IP addresses with access permission, and authentication with the relevant AAI accout is required.
Year | Impact factor | Edition | Category | Classification | ||||
---|---|---|---|---|---|---|---|---|
JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP | JCR | SNIP |
Select the library membership card:
DRS, in which the journal is indexed
Database name | Field | Year |
---|
Links to authors' personal bibliographies | Links to information on researchers in the SICRIS system |
---|---|
Puhmeister, Sandro | |
Pesek, Igor | 26533 |
Potočnik, Božidar | 15801 |
Select pickup location:
Material pickup by post
Notification
Select pickup location
Pickup location | Material status | Reservation |
---|
Please wait a moment.
Miklošičeva knjižnica - FPNM bo od 17. 6. 2024 do 30. 9. 2024 odprta vsak dan od ponedljka do petka od 8.00 do 14.00.
Srečno.
Kolektiv Miklošičeve knjižnice - FPNM