Repozitorij samostojnih visokošolskih in višješolskih izobraževalnih organizacij

Izpis gradiva
A+ | A- | Pomoč | SLO | ENG

Naslov:Sistem avtentikacije s samodejnim prepoznavanjem obrazov z metodami multivariatne analize : diplomska naloga
Avtorji:ID Černčec, Drago (Avtor)
ID Erman, Nuša (Mentor) Več o mentorju... Novo okno
Datoteke:.pdf VS_2018_Drago_Cerncec.pdf (1,42 MB)
MD5: DF34EE3242A0E2C8EA578C986BF6EC19
 
Jezik:Slovenski jezik
Vrsta gradiva:Diplomsko delo/naloga
Tipologija:2.11 - Diplomsko delo
Organizacija:FIŠ - Fakulteta za informacijske študije v Novem mestu
Opis:Informacija in znanje predstavljata pomemben člen razvoja sodobne informacijske družbe, s tem posledično pa pridobivajo tako vlogo kakor vse večji pomen računalniško podprti informacijski sistemi. Zaradi varovanja podatkov in informacij je osnovna naloga vsakega informacijskega sistema zagotavljanje nadzora dostopa do varovanih podatkov in informacij uporabnikom, ki imajo ustrazna pooblastila. Diplomska naloga bo obravnavala tematiko možnosti avtentikacije s samodejnim prepoznavanjem obrazov z metodami multivariatne analize, ob predpostavki, da je obraz na digitalni fotografiji že lokaliziran. Kot metodološki pristop k prepoznavanju obrazov bosta uporabljeni analiza glavnih komponent (PCA) in linearna diskriminantna analiza (LDA). Diplomska naloga bo tudi aplicirala algoritme PCA in LDA z uporabo programskega jezika R ter integracijo le-tega s programskim jezikom Java.
Ključne besede:avtentikacija, biometrija, prepoznavanje obrazov, analiza glavnih komponent, eigenfaces, linearna diskriminantna analiza, fisherfaces
Kraj izida:Novo mesto
Kraj izvedbe:Novo mesto
Založnik:[D. Černčec ]
Leto izida:2018
Leto izvedbe:2018
Št. strani:XI, 95 str.
PID:20.500.12556/ReVIS-5348 Novo okno
UDK:004.93:57.087:519.237(043.2)
COBISS.SI-ID:2048559123 Novo okno
Opomba:Na ov.: Diplomska naloga : visokošolskega strokovnega študijskega programa prve stopnje;
Datum objave v ReVIS:30.11.2018
Število ogledov:3497
Število prenosov:165
Metapodatki:XML RDF-CHPDL DC-XML DC-RDF
:
Kopiraj citat
  
Objavi na:Bookmark and Share


Postavite miškin kazalec na naslov za izpis povzetka. Klik na naslov izpiše podrobnosti ali sproži prenos.

Licence

Licenca:CC BY-NC-ND 4.0, Creative Commons Priznanje avtorstva-Nekomercialno-Brez predelav 4.0 Mednarodna
Povezava:http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/4.0/deed.sl
Opis:Najbolj omejujoča licenca Creative Commons. Uporabniki lahko prenesejo in delijo delo v nekomercialne namene in ga ne smejo uporabiti za nobene druge namene.
Začetek licenciranja:30.11.2018

Sekundarni jezik

Jezik:Angleški jezik
Ključne besede:authentication, biometrics, face recognition, principal component analysis, eigenfaces, linear discriminant analysis, fisherfaces


Nazaj