Klasifikacija slika u svrhu prepoznavanja raka kože

završni rad

• Naslov (engleski): Image classification for skin cancer detection
• Autor: Matija Zlovolić
• Mentor: Mirjana Domazet-Lošo (mentor)
• Član povjerenstva: Mirjana Domazet-Lošo (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Marina Bagić Babac (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Boris Milašinović (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

U ovom radu proučavao sam klasifikacije s osvrtom na metode koje se koriste za klasifikaciju slika. Primijenio sam različite strategije za poboljšanje generalizacije i uspješnosti. Odabrane metode primijenio sam za prepoznavanje slika raka kože. Prikazao sam rezultate i obrazložio kako sam došao do njih. Napravio sam usporedbu mog klasifikatora s postojećim rezultatima dobivenim za istom skupu podataka.

Sažetak (engleski)

In this thesis, I studied classification methods with a focus on image classification. I have used various strategies for the improvement of generalization and accuracy. I have used those classification methods on images of skin cancer lesions. I have shown the results and explained how I got to them. I have compared my results to other results on the same dataset.

• Ključne riječi: duboko učenje; klasifikacija slika lezija kože; konvolucijske neuronske mreže; rezidualne neuronske mreže
• Ključne riječi (engleski): deep learning; classification of skin lesion images; convolutional neural networks; residual neural networks
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:972194
• 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 23:08:04