Konvolucijski modeli za raspoznavanje događaja u slijedu slika : diplomski rad - Farszky, Igor (I. Farszky, 2018)
Sažetak na hrvatskom: Ovaj rad opisuje konvolucijske modele za analizu događaja u slijedu slika. Opisuju se razne arhitekture koje su pogodne za prepoznavanje akcija i događaja. Specifično u ovom radu se radilo istraživanje o problemu čitanja s usana, gdje su se sljedovi slika pomaka ljudskih usana prosljeđivali kroz razne konvolucijske modele na razne načine kako bi se istražila najpogodnija metoda za takvu vrstu problema koja bi se mogla primijeniti u mnogim područjima ljudskog rada, kao što su pomoć osobama sa slušnim poteškoćama, analiza video snimaka u sigurnosnim mjerama, kreiranjem zvukovnih izgovora i još mnogo toga. Podaci su filtrirane video snimke reportera. Predložene su dvije glavne arhitekture na kojima se baziraju svi modeli, VGG-M i VGG-16. Nad tim arhitekturama su modelirani specifični modeli EF i EF-3 koji se temelje na ranom stapanju sekvenci slika, te MT i MT-3 koji s druge strane prvo uče pojedinačne slike, gdje svaka slika prolazi kroz jedan toranj, a nakon toga se tek vrši stapanje sekvence namijenjeno za prepoznavanje događaja u slikama. Ukratko su prikazani rezultati modela te je donesen zaključak kako metoda tornjeva radi bolje od ranog stapanja. Na samom kraju, opisano je i kako je moguće riješiti problem čitanja s usana s predloženim konvolucijskim modelima i kako takav sustav radi sa solidnom preciznošću.