prikaz prve stranice dokumenta Primjena tehnologija dubokog učenja u detekciji i klasifikaciji emocija
Pristup korisnicima matične ustanove
diplomski rad
Primjena tehnologija dubokog učenja u detekciji i klasifikaciji emocija
2019. urn:nbn:hr:155:529393
Čustović, Adi
Sveučilište u Dubrovniku
Fakultet elektrotehnike i primijenjenog računarstva

Citirajte ovaj rad

Čustović, A. (2019). Primjena tehnologija dubokog učenja u detekciji i klasifikaciji emocija (Diplomski rad). Dubrovnik: Sveučilište u Dubrovniku. Preuzeto s https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:529393

Čustović, Adi. "Primjena tehnologija dubokog učenja u detekciji i klasifikaciji emocija." Diplomski rad, Sveučilište u Dubrovniku, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:529393

Čustović, Adi. "Primjena tehnologija dubokog učenja u detekciji i klasifikaciji emocija." Diplomski rad, Sveučilište u Dubrovniku, 2019. https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:529393

Čustović, A. (2019). 'Primjena tehnologija dubokog učenja u detekciji i klasifikaciji emocija', Diplomski rad, Sveučilište u Dubrovniku, citirano: 11.12.2024., https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:529393

Čustović A. Primjena tehnologija dubokog učenja u detekciji i klasifikaciji emocija [Diplomski rad]. Dubrovnik: Sveučilište u Dubrovniku; 2019 [pristupljeno 11.12.2024.] Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:529393

A. Čustović, "Primjena tehnologija dubokog učenja u detekciji i klasifikaciji emocija", Diplomski rad, Sveučilište u Dubrovniku, Dubrovnik, 2019. Dostupno na: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:529393

Za citiranje koristite ovu mrežnu adresu: https://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:155:529393
Prijavite se u repozitorij kako biste mogli spremiti objekt u svoju listu.
Podaci o radu
NaslovPrimjena tehnologija dubokog učenja u detekciji i klasifikaciji emocija
Naslov (engleski)The Application of deep learning technologies in detection and classification of emotions
AutorAdi Čustović
MentorMario Miličević (mentor)
Član povjerenstvaMario Miličević (predsjednik povjerenstva)
Član povjerenstvaKrunoslav Žubrinić (član povjerenstva)
Član povjerenstvaAna Kešelj (član povjerenstva)
Ustanova koja je dodijelila
akademski / stručni stupanj		Sveučilište u Dubrovniku
(Fakultet elektrotehnike i primijenjenog računarstva)
Dubrovnik
Datum i država obrane2019-09-25, Hrvatska
Znanstveno / umjetničko
područje, polje i grana		TEHNIČKE ZNANOSTI
Računarstvo
Arhitektura računalnih sustava
Sažetak
Rad govori o primjeni algoritama dubokog učenja u klasifikaciji emocija sa slika uz naglasak na konvolucijske neuronske mreže. Kod klasificiranja emocija sa slika, korišten je model emocija koji razlikuje 7 osnovnih univerzalnih emocija: ljutnju, gađenje, strah, sreću, neutralnu emociju, tugu i čuđenje. Model zaslužan za klasifikaciju emocija zasnovan je na arhitekturi konvolucijske neuronske mreže, a napisan je u programskom jeziku Python uz koristeći funkcije programske biblioteke Keras. Model je treniran na 28709 slika. Testiranje na prethodno neviđenom setu od 3589 slika je pokazalo točnost klasifikacije od nešto ispod 60% (oko 59.7%) što je relativno dobar rezultat kod tog problema. Područja strojnog učenja i računalnog vida su brzo rastuća područja umjetne inteligencije, ali još uvijek susreću mnoge probleme, ali s napretkom tehnologije, rezultati postaju sve bolji.
Sažetak (engleski)
The paper discusses the application of deep learning algorithms in the classification of emotions from images with an emphasis on convolutional neural networks. In classifying emotions from images, a model of emotions that distinguishes 7 basic universal emotions: anger, disgust, fear, happiness (happy), neutral emotion, sadness (sad), and surprise was used. The emotion classification model is based on the convolution neural network architecture, and is written in Python using the Keras programming library. The model was trained on 28709 images. Testing on a previously unseen set of 3589 images showed a classification accuracy of just below 60% (about 59.7%), which is a relatively good result in terms of the given problem. Areas of machine learning and computer vision are rapidly growing areas of artificial intelligence, but they still face many problems, but with advances in technology, the results are getting better and better.
Ključne riječi
Ključne riječi (engleski)
Jezikhrvatski
URN:NBNurn:nbn:hr:155:529393
Studijski programNaziv: Poslovno računarstvo
Vrsta studija: sveučilišni
Stupanj studija: diplomski
Akademski / stručni naziv: magistar/magistra inženjer/inženjerka računarstva (mag. ing. comp.)
Vrsta resursaTekst
Način izrade datotekeIzvorno digitalna
Prava pristupaPristup korisnicima matične ustanove
Uvjeti korištenjaIkona licence Zaštićeno autorskim pravom.
Datum i vrijeme pohrane2019-10-10 08:42:41