dc.contributor.author |
Tasić, Jelena |
|
dc.contributor.editor |
Živković, Miodrag |
|
dc.contributor.editor |
Filipović, Vladimir |
|
dc.date.accessioned |
2012-11-02T09:29:44Z |
|
dc.date.available |
2012-11-02T09:29:44Z |
|
dc.date.issued |
2012 |
|
dc.identifier.uri |
http://hdl.handle.net/123456789/2210 |
|
dc.description.provenance |
Submitted by Slavisha Milisavljevic (slavisha) on 2012-11-02T09:29:44Z
No. of bitstreams: 1
Tasic_Jelena.pdf: 3482627 bytes, checksum: 25bb3f9305e4bb14de453222bc99613f (MD5) |
en |
dc.description.provenance |
Made available in DSpace on 2012-11-02T09:29:44Z (GMT). No. of bitstreams: 1
Tasic_Jelena.pdf: 3482627 bytes, checksum: 25bb3f9305e4bb14de453222bc99613f (MD5)
Previous issue date: 2012 |
en |
dc.format.medium |
A4 |
en_US |
dc.language.iso |
sr |
en_US |
dc.publisher |
Beograd |
en_US |
dc.title |
Procesiranje slikovnih analogija neuronskim mrežama |
en_US |
mf.subject.keywords |
U ovom radu predstavljeno je novo okruženje za procesovanje slika
korišćenjem uzoraka – analogije slika (image analogies). Ovo okruženje se
sastoji iz dve faze: faze učenja i faze primene. U fazi učenja se na osnovu
originalne slike (model) i njoj odgovarajuće filtrirane slike (master), uči
model-master preslikavanje. Druga faza, faza primene je primena naučenog
preslikavanja (filtera) na novoodabranu sliku. Jednom naučeni filter može da se
primeni proizvoljan broj puta na novoizabrane slike. Za učenje preslikavanja
odabrane su neuronske mreže, tehnika nadgledanog učenja, obzirom da su
poznati ulazni podaci kao i cilj – filter koji želimo da bude naučen. Koristi se
feedforeward arhitektura neuronskih mreža i resilient propagation algoritam
učenja. Izborom različitih vrsta ulaznih slika (model i master slika) okruženje
podržava učenje različitih vrsta filtera. Prva faza podržava i opciju odvajanja od
modela koji pokušavamo da naučimo, gde korisnik nezavisno od modela
evoluira sopstvene filtere. |
en_US |
mf.document.pages |
55 |
en_US |
mf.contributor.editor-in-chief |
Tuba, Milan |
|