Marija Kovačević SW22/2014
Drago Stevanović SW45/2014
Definicija problema
Prepoznavanje znamenitosti koja je prikazana na fotografiji.
Motivacija
Milioni turista dnevno obilaze svetske metropole, te je ideja za ovaj projekat nastala sa ciljem da im se olakša upoznavanje grada i njegovih bitnih znamenitosti. Za prosleđenu fotografiju, sistem će biti u stanju da izdvoji i prepozna znamenitost i da korisniku prosledi informaciju o kojoj znamenitosti se radi.
Skup podataka
Skup podataka će činiti fotografije različitih znamenitosti, koje ćemo sami prikupiti pomoću Google Images i Street View (Google Maps).
Metodologija
Na pripremljene fotografije, iz skupa podataka, primenićemo HOG transformaciju, uz pomoć koje će se izdvojiti deskriptor, koji će biti korišćen kao ulaz u klasifikator (neuronska mreža, SVM). Izlaz klasifikatora je naziv znamenitosti.
Metod evaluacije
Podaci će biti podeljeni u:
trening,
test i
validacioni skup podataka.
Na fotografije iz test skupa će se primeniti HOG transformacija, nakon čega će se deskriptor dovoditi na ulaz klasifikatora i vršiti konačna predikcija znamenitosti i upoređivanje rezultata.
Tim
Marija Kovačević SW22/2014 Drago Stevanović SW45/2014
Definicija problema
Prepoznavanje znamenitosti koja je prikazana na fotografiji.
Motivacija
Milioni turista dnevno obilaze svetske metropole, te je ideja za ovaj projekat nastala sa ciljem da im se olakša upoznavanje grada i njegovih bitnih znamenitosti. Za prosleđenu fotografiju, sistem će biti u stanju da izdvoji i prepozna znamenitost i da korisniku prosledi informaciju o kojoj znamenitosti se radi.
Skup podataka
Skup podataka će činiti fotografije različitih znamenitosti, koje ćemo sami prikupiti pomoću Google Images i Street View (Google Maps).
Metodologija
Na pripremljene fotografije, iz skupa podataka, primenićemo HOG transformaciju, uz pomoć koje će se izdvojiti deskriptor, koji će biti korišćen kao ulaz u klasifikator (neuronska mreža, SVM). Izlaz klasifikatora je naziv znamenitosti.
Metod evaluacije
Podaci će biti podeljeni u:
Na fotografije iz test skupa će se primeniti HOG transformacija, nakon čega će se deskriptor dovoditi na ulaz klasifikatora i vršiti konačna predikcija znamenitosti i upoređivanje rezultata.
Github repozitorijum