hrvatski

Primjena programskog okvira OpenCV na detekciju osoba u slikama

Osnovna ideja rada jest učenje o metodama unutar OpenCV alata, njihova implementacija i usporedba efikasnosti rada. U ovom radu korišteno je pet metoda za detekciju ljudi koje rade na tri različita načina obrade slika. HOG klasifikator korišten je za detekciju cijelog tijela ljudi. LBP klasifikatori korišteni su za detekciju lica i profila ljudi, dok Haarcascade klasifikatori za detekciju lica i očiju ljudi na slikama. Cilj rada je određivanje efikasnosti tih metoda, te njihove prednosti ili mane. Prije vršenja samih detekcija pretpostavka je bila da metode neće imati poteškoća sa detekcijom onoga za što su zadužene ukoliko je kvaliteta slike dobra. Neočekivani rezultati dobiveni su kod nekih metoda kada su dani lažni pozitivni rezultati, kao što je opisano kraj svake metode koja je pružila lažne pozitivne rezultate. Ovim radom se zaključuje da korištene metode iako korisne, nisu za ništa više osim osobnu upotrebu jer imaju previše mjesta za grešku, ukoliko bi se takve načine koristilo u komercijalnu uporabu, potrebno bi bilo istrenirati vlastite klasifikatore.

računalni vid, otkrivanje objekata, prepoznavanje lica, detekcija očiju, detekcija cijelog tijela, strojno učenje, OpenCV

nije evidentirano