Prepoznavanje rukom pisanih Booleovih izraza na temelju gesti

diplomski rad

• Naslov (engleski): Gesture Based Recognition of Handwritten Boolean Expressions
• Autor: Mate Gašparini
• Mentor: Marko Čupić (mentor)
• Član povjerenstva: Marko Čupić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Alan Jović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ante Đerek (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2021-07-01, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Rukom pisani Booleovi izrazi sastoje se od niza gesti. Prepoznavanje izraza iz niza gesti potrebno je automatizirati radi lakšeg unošenja složenih izraza u memoriju računala. Rješenje izneseno u ovom radu temelji se na samoorganizirajućim i potpuno povezanim unaprijednim neuronskim mrežama učenim genetskim algoritmom. Dodatno, implementirano je mrežno sučelje za prikupljanje podataka za učenje te program za demonstraciju naučenog modela i dodatne vizualizacije. Postupak učenja pokazao se učinkovitim i robusnim u stvaranju modela koji je u većini ispitanih slučajeva dovoljno točan.

Sažetak (engleski)

Handwritten Boolean expressions consist of gesture sequences. Recognition of an expression from a sequence of gestures needs to be automated for the sake of easier input of complex expressions into computer memory. The solution presented in this work is based on self-organizing and fully connected feedforward neural networks using genetic algorithm based training. Furthermore, a web interface for dataset collection has been implemented, as well as a program for learned model demonstration and additional visualizations. The learning process has been proved effective and robust in producing a model that is sufficiently accurate in a majority of tested cases.

• Ključne riječi: neuronske mreže; genetski algoritam; neuroevolucija
• Ključne riječi (engleski): neural networks; genetic algorithm; neuroevolution
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:684928
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-13 12:17:51