Primjena gradijentnih metoda bezuvjetne optimizacije u problemima raspoznavanja uzoraka

završni rad

• Naslov (engleski): Gradient Methods of Unconstrained Optimization with Appplication in Pattern Recognition Problems
• Autor: Ivan Rezić
• Mentor: Josipa Pina Milišić (mentor)
• Član povjerenstva: Josipa Pina Milišić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Andrea Aglić Aljinović (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Domagoj Vlah (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2017-09-07, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Provjera sličnosti točkastih uzoraka jedan je od najraširenijih problema u inženjerstvu. Kako bismo otkrili nepoznati uzorak, potrebno je iz baze podataka odrediti onaj koji najbolje odgovara zadanom uzorku. Također, potrebno je i kvantificiranje podudaranja uzoraka te primjena odgovarajuće metode za traženje optimalnog rješenja. U ovom završnom radu smo razvili matematički model za problem slaganja točkastog uzorka u kontekstu raspoznavanja rukopisa. Klasificirali smo osnovne gradijentne metode bezuvjetne minimizacije te ovisno o prednostima i nedostatcima odabrali metodu koju smo primijenili za rješavanje dobivenog problema.

Sažetak (engleski)

Checking the similarity between point patterns is one of the most common problems in engineering. In order to discover an unknown pattern, it is necessary to determine one that suits the best to given pattern from the database. Also, it is necessary to quantify sample matching and apply the appropriate method for optimal solution. In this final paper, we have developed a mathematical model for problem solving in context of handwriting recognition. We categorize the basic gradient methods of unconstrained minimization and depending on advantages or disadvantages we have chosen one that suits the most for our calculations.

• Ključne riječi: bezuvjetna minimizacija; linijske metode traženja; metode Newtonovog tipa; kvadratično programiranje; podudaranje točkastih uzoraka
• Ključne riječi (engleski): unconstrained minimization; line-search methods; Newton-type methods; quadratic programming; point-pattern matching
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:257529
• 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: 2019-03-14 00:27:03