Klasifikacija rukom pisanih znamenki upotrebom spektralne analize na grafu

završni rad

• Naslov (engleski): Classification of handwritten characters using spectral graph theory
• Autor: Suzana Pratljačić
• Mentor: Marko Bosiljevac (mentor)
• Član povjerenstva: Marko Bosiljevac (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Sonja Grgić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Dario Bojanjac (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2019-07-12, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Spektralno klasteriranje metoda je analize podataka čiji je cilj grupirati podatke prema zadanom kriteriju sličnosti. U radu je objašnjena teorijska pozadina spektralne analize grafa, svojstva Laplaceove matrice grafa te način prikazivanja slika u formi grafa sličnosti. Prepoznavanje znamenke na slici ostavreno je kao dodavanje nove točke u graf. Implementirani su algoritam grupiranja zasnovan na spektralnim metodama i algoritam dodavanja nove točke u graf zasnovan na Nystromovoj metodi. Analizirana je kvaliteta prepoznavanja znamenke u ovisnosti o različitim parametrima. Razvijeni sustav ispitan je na bazi rukom pisanih znamenki (MNIST baza).

Sažetak (engleski)

Spectral clustering is a method for analysis of data whose goal is to group data according to a certain similarity criterion. The paper explains the theoretical background of spectral analysis of graphs, properties of Laplacian matrix of a graph and different ways of representing pictures in a form of similarity graph. Recognising a digit on a picture is realized as an addition of a new point in the graph. We implemented a grouping algorithm based on spectral methods, along with point addition algorithm, based on Nystrom method. We analysed the quality of digit recognition and its dependency on a number of different parameters. The system was tested on the database of handwritten digits (MNIST database).

• Ključne riječi: Spektralno klasteriranje; Laplaceova matrica; Nystromova metoda
• Ključne riječi (engleski): Spectral clustering; Laplacian matrix; Nystrom method
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:677818
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: preddiplomski; Akademski / stručni naziv: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (univ.bacc.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2020-01-07 21:33:26