Detekcija lica zasnovana na strojnom učenju

završni rad

• Naslov (engleski): Face Detection Based on Machine Learning
• Autor: Ivana Barišić
• Mentor: Igor Sunday Pandžić (mentor)
• Član povjerenstva: Igor Sunday Pandžić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Ivan Slivar (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Hrvoje Vdović (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2020-07-03, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

Klasifikacija slika je jedan od ključnih predmeta razmatranja strojnog učenja i računalnog vida. Posljednjih godina najbolji rezultati klasifikacije postižu se uporabom konvolucijskih neuronskih mreža koje su detaljno opisane. Rad se osvrće na polazni model klasifikacije ljudskog lica koji određuje nose li osobe na slici masku na licu ili ne. Raznim postupcima, kao što su dodavanje broja ulaznih podataka, povećanje ulazne dimenzionalnosti podatka te izborom optimizacijskog algoritma učenja, provodi se poboljšanje učinkovitosti polaznog modela te se kao rezultat dobiva uspješniji model klasifikacije. Metode se analitički vrednuju i provjerava se njihov doprinos u cjelokupnoj uspješnosti modela. Korišteni alati u radu su programski modul TensorFlow-a Keras s pripadnim bibliotekama. Rad je pisan u programskom jeziku Python.

Sažetak (engleski)

Image classification is one of the key subjects when researching machine learning and computer vision. Lately, best results of classification are made using convolutional neural networks which are described in more detail. This paper looks at initial classification model which decides whether the person in the picture is or is not wearing a mask. Initial classification model is being improved using various procedures, such as adding input data, increasing dimensions of input data and choosing optimization learning algorithm. Procedures are being analytically evaluated and their contribution is being validated in model’s efficiency. Tools that have been used are TensorFlow’s high level application programming interface Keras with its library. Implementation is written in programming language Python.

• Ključne riječi: strojno učenje; konvolucijske neuronske mreže; klasifikacija slika; Adam; Keras; TensorFlow
• Ključne riječi (engleski): machine learning; convolutional neural networks; image classification; Adam; Keras; TensorFlow
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:450220
• 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: 2023-01-14 08:24:07