Završni radovi | Repozitorij FER-a

: Automatsko ocjenjivanje testova s ponuđenim odgovorima pomoću dubokog učenja; Ante Grbeša
U ovome radu razvijena je metoda za automatsko ocjenjivanje testova s ponuđenim odgovorima koja koristi duboko neuronske mreže. Opisane su osnovne značajke neuronskih mreža te konvolucijskih neuronskih mreža. Dan je pregled često korištenih algoritama za detekciju objekata u slikama. Opisan je alat korišten za generiranje korištenog skupa podataka. Opisana je implementacija metode za ocjenjivanje te je dan opis bitnih komponenti metode. Navedene su i opisane metode za evaluaciju...

: Automatsko otkrivanje umora vozača; Veno Bojanovsky
Rad iznosi opasnost umora vozača u prometu, koji u moderno vrijeme postaje rješiv pravovremenom detekcijom umora. Kao metoda s najvećim potencijalom otkrivanja umora, u radu se koristi tehnologija praćenja lica, konkretno Visage FaceTracker. Opisana je problematika vezana uz objektivno ocjenjivanje umora i različite načine na koji se u različitim uvjetima manifestira. Korištenjem parametara nagiba glave, otvorenosti očiju i ustiju, kroz obradu video datoteka s primjerima elemenata...

: Automatsko otkrivanje umora vozača; Dominik Pezelj
Umor vozača je važan faktor smanjenja sigurnosti u prometu. Pokazuje se da umor smanjuje kognitivne sposobnosti, ponajprije procjenu i percepciju okoline, a istovremeno je jedan od značajnijih uzroka prometnih nesreća sa smrtnim ishodom, posebno prisutan kod profesionalnih vozača. Procjenjuje se da bi broj vozila u prometu do 2040. godine mogao biti dvostruko veći zbog čega sustavi automatskog otkrivanja umora mogu pridonijeti smanjenju broja prometnih nesreća uzrokovanih umorom...

: Automatsko očitavanje brojila pomoću računalnog vida; Karlo Koščević
U ovom radu prikazano je rješenja problema očitanja različitih vrsta brojila uporabom računalnog vida. Obrađeni su SURF detektor i deskriptor te HOG deskriptor značajki na slici. Rad pruža i osnovni uvid u perspektivnu projekciju slike. Svi navedeni postupci korišteni su kako bi se prepoznao tip brojila i očitali serijski broj i brojevi brojača sa slike brojila. Kao razvojna okolina korišten je softver MATLAB i njegova ugrađena biblioteka ComputerVision.

: Automatsko podešavanje parametara regulatora sustava servo pogona; Ivana Pavlić
Sustav upravljanja servo pogona se generalno sastoji od regulacijskih krugova po struji, brzini i poziciji. Bitno je parametre regulatora podesiti optimalno kako bi se postigao zadovoljavajući dinamički odziv. U ovom radu je opisana metoda identifikacije parametara motora te automatskog podešavanja parametara regulatora servo pogona. Izrađen je simulacijski model u Matlab-u kako bi se verificirala metoda identifikacije parametara i automatskog podešavanja parametara regulatora. Prvo su...

: Automatsko postavljanje elektroničkih komponenti u 3D elektromagnetskom alatu; Andrej Cirkveni
U radu se razvija Python skripta za automatsko postavljanje elektroničkih komponenti u Ansys Electronics Desktop simulacijskom softveru. Skripta koristi PNP (Pick and Place) datoteku, koja sadrži informacije o položaju i orijentaciji komponenata na tiskanoj pločici. Na temelju tih podataka, skripta koristi biblioteku modela komponenata i postavlja modele na pločicu u AEDT. Skripta koristi PyAEDT biblioteku za komunikaciju s AEDT softverom. Ovaj automatizirani pristup smanjuje vrijeme...

: Automatsko postavljanje mišića lica u svrhu animacije lica; Branimir Vidović
Grafika u video igrama i animiranim filmovima stalno se poboljšava, a uz njih i zatjevi za kreiranjem što vjernijeg prikaza ljudskih likova. U ovom radu predloženo je kreiranje modela lica temeljen na interpolaciji (engl. morphable model) te je korištena analiza glavnih metoda (engl. PCA - Principal Component Analysis) kako bi se uvelike smanjio broj parametara lica uz zadržavanje visoke vizualne kvalitete lica.

: Automatsko praćenje parametara oblika stanica u mikroskopskim snimkama; Matea Torbarina
Automatsko praćenje mikroskopskih slika omogućuje jednostavnu i učinkovitu analizu stanica koje se na njima nalaze. Praćenje ponašanja matičnih stanica posebno je zanimljivo zbog njihovog velikog potencijala u liječenju raznih bolesti, stoga bi algoritam koji ima mogućnost praćenja stanica i određivanja njihovih parametara bio od velike koristi. Cilj ovog rada bio je razviti algoritam za praćenje jednog ili više objekata u videozapisu, razviti korisničko sučelje za prikaz...

: Automatsko praćenje znanstvenih radova; Ela Bračulj
Ovaj rad obuhvaća sustav za automatsko praćenje i analizu znanstvenih radova. Kombinacijom naprednih tehnologija kao što su aplikacijsko programsko sučelje(API) i mnogih Python tehnika i biblioteka razvijen je sustav koji učinkovito prikuplja i obrađuje podatke o znanstvenim radovima i časopisima za željenog znanstvenika. Sustav pruža mogućnost praćenja ključnih pokazatelja kao što su faktor odjeka i kvartila kojima se može pratiti napredak i razvoj znanstvene akademske...

: Automatsko prepoznavanje govora u realističnim uvjetima; Anton Pomper
U ovom je radu predstavljena kratka povijest razvoja sustava za prepoznavanje govora. Opisane su osnovne metode koje se koriste u sustavu za prepoznavanje govora i njihova ograničenja: skriveni Markovljevi modeli, dinamičko savijanje vremena, neuronske mreže, end-to-end automatsko prepoznavanje govora. U praktičnom dijelu rada testirana su dva novija end-to-end ASR modela, koja se temelje na dubokim neuronskim mrežama, a to su wav2vec 2.0 i komercijalni Amazonov ASR model. Testiranja su...

: Automatsko prepoznavanje govora u višejezičnim uvjetima; Lukas Ujčić
Pregled tehnologije automatskog prepoznavanja govora (ASR) i tehnologije iza XLS-R višejezičnog modela. Evaluacija nekoliko istreniranih XLS-R modela koristeći FLEURS-ASR podatkovni set u zero-shot i many-shot uvjetima te usporedba dobivenih rezultata za jezike u istim i različitim jezičnim grupama. Usporedba benefita i nedostataka XLS-R višejezičog modela i drugih višejezičnih modela sa jednojezičnim modelima koji su prevladavaju danas.

: Automatsko prepoznavanje govornika korištenjem Gaussovih mješavina; Lidija Brlečić
U ovom radu opisan je postupak identifikacije govornika pomoću formanata govornog signala i modeliranjem Gaussovim mješavinama. Postupak je opisan za 4 govornika na način da su snimljeni izgovori samoglasnika te su iz tih zvučnih zapisa u MATLAB-u izvučene karakteristike formanata. Izgrađeni su modeli s Gaussovim mješavinama za svakog govornika sa ciljem da program identificira govornika iz snimke koja nije korištena za treniranje modela.

Paginacija