undergraduate thesis
Persons age estimation form the image

Tamara Damjanović (2016)
Sveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Zavod za programsko inženjerstvo
Katedra za vizualno računarstvo
Metadata
TitleOdređivanje starosti osobe sa slike
AuthorTamara Damjanović
Mentor(s)Irena Galić (thesis advisor)
Abstract
Karakteristike ljudskog lica oduvijek su predmet proučavanja društvenih znanosti. Razvojem tehnologije i industrije te zbog sve veće interakcije čovjeka i računala nastoje se izlučiti značajke ljudskog lica koje bi računalu omogućile razlikovanje identiteta, spola, raspoloženja i starosti pojedinaca. U ovom radu naglasak je upravo na razlikovanju starosne dobi pojedinaca. Primjenom određenih matematičkih postupaka (analiza glavnih komponenti, linearna diskriminantna analiza) smanjena je dimenzionalnost podataka, tj. izlučene su potencijalno bitne značajke za određivanje starosne dobi pojedinca. Algoritmi strojnog učenja primjenjuju se u postupku klasifikacije. Opisana su dva često korištena - algoritam k najbližih susjeda te stroj s potpornim vektorima. S obzirom da se računalni vid ubrzano razvija, poboljšanje već postojećih rješenje može se očekivati, kao i nova rješenja.
Keywordsage estimation from face image computer vision dimensionality reduction principal component analysis (PCA) linear discriminant analysis (LDA) machine learning k-nearest neighbors (k-NN) support vector machine (SVM)
Parallel title (English)Persons age estimation form the image
Committee MembersIrena Galić (committee chairperson)
Hrvoje Glavaš (committee member)
Josip Job (committee member)
GranterSveučilište Josipa Jurja Strossmayera u Osijeku
Fakultet elektrotehnike, računarstva i informacijskih tehnologija Osijek
Lower level organizational unitsZavod za programsko inženjerstvo
Katedra za vizualno računarstvo
PlaceOsijek
StateCroatia
Scientific field, discipline, subdisciplineTECHNICAL SCIENCES
Computing
Information Systems
Study programme typeuniversity
Study levelundergraduate
Study programmeUndergraduate University Study Programme in Computer Engineering
Academic title abbreviationuniv.bacc.ing.comp.
Genreundergraduate thesis
Language Croatian
Defense date2016-09-28
Parallel abstract (English)
Characteristics of human face have always been studied in social sciences. Development of technology and industry, as well as increased interaction between human and machine, have increased the need for computer based estimation of identity, gender, mood and age of person. In this paper emphasis has been put on age estimation. Application of mathematical methods, such as principal component analysis (PCA) and linear discriminant analysis (LDA), has enabled dimensionality reduction, i.e. extraction of potentially significant features for determining age of individual. Machine learning algorithms are used for classification. Here have been described two frequently used algorithms – k-nearest neighbors (k-NN) and support vector machine (SVM). Due to rapidly developing of computer vision, improved solutions, as well as new ones, can be expected
Parallel keywords (Croatian)određivanje starosne dobi pojedinca računalni vid smanjenje dimenzionalnosti analiza glavnih komponenti linearna diskriminantna analiza strojno učenje algoritam k najbližih susjeda stroj s potpornim vektorima
Resource typetext
Access conditionOpen access
Terms of usehttp://rightsstatements.org/vocab/InC/1.0/
URN:NBNhttps://urn.nsk.hr/urn:nbn:hr:200:188484
CommitterAnka Ovničević