Završni radovi | Repozitorij FER-a

: Prepoznavanje malignih tumora u mikroskopskim slikama tumorskog tkiva; Lucija Aleksić
Strojno učenje se može koristiti u svrhu brže opće dijagnostike u medicini. U ovom radu strojno učenje korišteno je u analizi slika tumora dojke. Primjenom odgovarajućih algoritama na skup podataka moguće je stvoriti model koji će moći brže i preciznije dati dijagnozu. Slike tkiva dobivenih pod mikroskopom klasificirane su u odgovarajuće klase malignih ili benignih tumora. Za potrebe rada stvorena su dva modela različite složenosti, kao i hibridni model koji je kombinacija...

: Prepoznavanje matematičkih izraza primjenom dubokih konvolucijskih modela; Alen Papak
U ovom radu opisana je metoda prepoznavanja rukom pisanih matematičkih izraza u slikama korištenjem dubokih neuronskih mreža. Korišten je skup podataka Aida Calculus Math Handwriting Recognition Dataset dostupan na platformi kaggle. Ostvareno rješenje sastoji se od mreže za detekciju simbola zasnivane na Faster R-CNN arhitekturi i slijed-u-slijed mreže koja iz pronađenih simbola generira matematički izraz. U okviru rada također je isprobano rješenje koje generira matematičke...

: Prepoznavanje mikroba uporabom dubokog učenja; Mirna Baksa
Mikrobi, sveprisutni mikroorganizmi nevidljivi golom oku, utječu na mnogo funkcija u ljudskom tijelu. Mogućnost njihovog prepoznavanja i klasificiranja je važna kod otkrivanja bolesti, prepisivanja lijekova i održavanja zdravog načina života. Cilj ovog rada je razvoj metode za detekciju mikroba koristeći metode dubokog učenja. Razvijena metoda pronalazi odgovarajuće reprezentacije signala očitanih za dani DNA fragment mikroba. Nakon pronalaska reprezentacija signala, odgovarajuća...

: Prepoznavanje mikroba uporabom obrade signala i lokalno osjetljivog raspršenog adresiranja; Mate Paulinović
Naše spoznaje o interakcijama ljudi i mikroskopskih organizama se nepresetano razvijaju. Iz tog razloga izrazito je važno moći ih prepoznati i identificirati. Cilj ovog rada bio je razviti rješenje za detekciju mikroba koristeći obradu signala i lokalno osjetljivo raspršeno adresiranje. Predstavljamo rješenje koje se sastoji od detekcije događaja, kontinuirane valićne transformacije, kombinatornog raspršenog adresiranja i MinHash lokalno osjetljivog raspršenog...

: Prepoznavanje namjere čovjeka zasnovano na Markovljevim procesima odlučivanja; Tomislav Petković
Ubrzan rast e-trgovanja povećava potrebu za većim skladištima i njihovom automatizacijom. Korištenje robota za asistenciju ljudskim radnicima postaje prioritet. Robot mora prepoznati čovjekove namjere ako želi asistirati efikasno i sigurno. Teorija uma je ljudski intuitivni koncept procjena mentalnih stanja drugih agenata, poput uvjerenja i želja, i kako ona utječu na ponašanje. U ovom smo radu prezentirali algoritam za prepoznavanje čovjekove namjere baziran na teoriji uma...

: Prepoznavanje nasilja na društvenim mrežama; Ana Vukasović
Kontinuiranim rastom društvenih mreža, ljudi imaju sve veću virtualnu povezanost, ali i nažalost sve veću platformu za online nasilje. Kako bi se takvo ponašanje spriječilo, počinju se koristiti sustavi za automatsko detektiranje nasilnog govora na društvenim mrežama. Ovaj rad opisuje nekoliko takvih sustava temeljenih na strojnom učenju za objave na engleskom jeziku na Twitter društvenoj mreži. Modeli određuju radi li se o nasilju te o kojem obliku nasilja. Osim evaluacije...

: Prepoznavanje neispravnih lemnih spojeva upotrebom strojnog učenja; Dominik Domović
Ovaj rad je objasnio ideju umjetnih neuronskih mreža i njihovu primjenu, fokusirajući se na konvolucijske neuronske mreže. Razvijena je jednostavna implementacija konvolucijske mreže, koja je trenirana na skupu podataka od 305 sličica lemnih spojeva. Opisan je postupak izvođenja programa i analizirani su dobiveni rezultati. Zaključeno je da je naučena mreža uspješno obavila svoju namjenu, rezultirajući s visokim postotkom točnog predviđanja.

: Prepoznavanje neregistriranih vozila u prometu u Republici Hrvatskoj; Matej Krehula
Tema ovog završnog rada je izrada mobilne aplikacije koja očitava i provjerava status registarskih oznaka u stvarnom vremenu korištenjem mobilnog uređaja koji pokreće operacijski sustav Android. Za prepoznavanje i obradu fotografija registarskih oznaka korištena je programska knjižnica OpenCV koja sadrži algoritme računalnog vida. Kao izvor podataka korišten je poslužitelj Hrvatskog ureda za osiguranje. U radu je prikazana implementacija programskog ostvarenja u programskim...

: Prepoznavanje obilježja glazbe primjenom strojnog učenja; Marko Malkoč
Rad se bavi primjenom strojnog učenja na problem procjene emocionalnog doživljaja glazbe. Razmatrane su različite psihološke teorije emocija te psihološka perspektiva odnosa glazbe i emocija. U sklopu rada prikupljen je skup podataka koji glazbenim isječcima dodjeljuje ocjenu emocije. Na tom skupu podatka treniran je model dubokog učenja koji nije uspio postići željene rezultate, vjerojatno zbog male veličine skupa podataka. Razmotreni su različiti načini obrade digitalnih...

: Prepoznavanje objekata na slikama; Hrvoje Čukman
U ovom radu opisan je postupak treniranja modela na 20 različitih tipova hrane. Treniranje je napravljeno pomoću prijenosnog učenja. Od već unaprijed istreniranog modela na jako velikom broju slika pomoću Create ML-a se prenjelo to znanje na moj model podešavajući samo određene klasifikacijske slojeve. Slike koje su preuzete i na kojima se treniralo su slike iz skupa \textit{Google Open Images Dataset}, koji sadrži više od 9 milijuna slika organiziranih u tisuće kategorija. Iz tog...

: Prepoznavanje objekata primjenom dubokog učenja; Luka Vukelić
U ovom istraživanju opisani su osnovni modeli dubokog učenja za prepoznavanje objekata na videozapisima, s posebnim naglaskom na model YOLO. Također je odabran predtrenirani skup podataka koji sadrži slike s određenim klasama objekata. Opisan je primjer rada sustava na odabranom skupu podataka te je navedena korištena literatura.

: Prepoznavanje objekata primjenom modela YOLO; Hrvoje Ljubas
Strojno učenje grana je umjetne inteligencije te jedno od najbrže razvijajućih područja današnjice. Ima brojne primjene, jedna od kojih je prepoznavanje objekata na slikama. Algoritmi korišteni za prepoznavanje objekata na slikama dijele sa jednostupanjske i dvostupanjske. Jedna od najzastupljenijih i najpopularnijih jednostupanjskih metoda je YOLO. Primjenom neuronske mreže od 106 slojeva istrenirane na MS COCO datasetu ostvaruje se učinkovit model koji u kratkom vremenskom...

Paginacija