Raspoznavanje objekata uporabom umjetnih neuronskih mreža

završni rad

• Naslov (engleski): Object Recognition by Using Artificial Neural Networks
• Autor: Mihaela Bošnjak
• Mentor: Zoran Kalafatić (mentor)
• Član povjerenstva: Zoran Kalafatić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Zvonimir Pavlić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivan Krešo (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-09-13, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Ovaj rad opisuje teoriju iza rada neuronskih mreža i praktičnu uporabu na
konkretnom problemu. Raspoznavanje objekata je problem za koji je izrađena
neuronska mreža i opisan postupak izgradnje. Korišten je skup podataka COIL-20 koji se sastoji od 20 različitih objekata. Na kraju opisani rezultati i izgrađena
mreža.

Sažetak (engleski)

This work gives an overview of neural network theory and shows how to build
simple neural networks. It takes a concrete problem and shows us guidelines
on how to build a neural network. The considered problem, from the area of
computer vision, is object recognition. COIL-20 is the dataset used for training
and testing the network. It contains twenty different objects. The constructed
network and the results of the testing are described at the end of the paper.

• Ključne riječi: neuronske mreže; konvolucijske neuronske mreže; detekcija objekata; računalni vid; klasifikacija
• Ključne riječi (engleski): neural networks; convolutional neural networks; multiclass classification; computer vision
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:047231
• 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: 2019-03-13 19:14:46