Primjena konvolucijskih mreža u detekciji igraćih karata

diplomski rad

• Naslov (engleski): Application of Convolutional Networks to Detection of Playing Cards
• Autor: Filip Sosa
• Mentor: Tomislav Burić (mentor)
• Član povjerenstva: Tomislav Burić (predsjednik povjerenstva)
• Član povjerenstva: Josipa Pina Milišić (član povjerenstva)
• Član povjerenstva: Mate Puljiz (član povjerenstva)
• Ustanova koja je dodijelila akademski / stručni stupanj: Sveučilište u Zagrebu; Fakultet elektrotehnike i računarstva; Zagreb
• Datum i država obrane: 2022-07-08, Hrvatska
• Znanstveno / umjetničko područje, polje i grana: TEHNIČKE ZNANOSTI; Računarstvo

Sažetak

U radu je prikazana primjena konvolucijskih mreža u detekciji igraćih karata. Prije
same detekcije generiran je umjetni skup podataka na kojem modeli detekcije uče svoje
težine. Objašnjeni su različiti pristupi detekciji objekata te metode mjerenja uspješ-
nosti detektora. Implementirane su različite metode detekcije igraćih karata te je ispi-
tana njihova točnost na ručno izrad̄enom skupu fotografiranih slika. Dodatno se za sve
metode mjeri prosječno vrijeme potrebno za detekciju karata na slikama.

Sažetak (engleski)

The paper presents the application of convolutional networks in the playing card
detection problem. Before object detection itself, the dataset on which the detection
model trains its weights was generated. Different approaches to object detection and
methods for measuring detector performance are explained. Different methods of de-
tecting playing cards have been implemented, and their accuracy has been calculated
on a manually created set of photographed images. In addition, the average time requ-
ired to detect objects in images for all methods was measured.

• Ključne riječi: detekcija objekata; konvolucijska neuronska mreža; računalni vid; klasifikacija slika; igraće karte; strojno učenje; umjetna inteligencija
• Ključne riječi (engleski): object detection; convolutional neural network; computer vision; image classification; playing cards; machine learning; artificial intelligence
• Jezik: hrvatski
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:089195
• Studijski program: Naziv: Računarstvo; Vrsta studija: sveučilišni; Stupanj studija: diplomski; Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag.ing.comp.)
• Vrsta resursa: Tekst
• Način izrade datoteke: Izvorno digitalna
• Prava pristupa: Zatvoreni pristup
• Datum i vrijeme pohrane: 2023-01-14 09:56:53