Članek predstavlja izvirni matematični model razdalje med časovno povezanimi in nepovezanimi nizi simbolov. Model posplošuje zamisel utežene razdalje med nizi simbolov z uvedbo časovno odvisnih osnovnih operacij urejanja posameznih simbolov in časovno odvisnih cen teh operacij. Posebno pozornost namenja časovno odvisnim ničelnim simbolom, ki so povezani s časovno odvisnimi osnovnimi operacijami vrivanja in izbrisov. Ta izvirni postopek je mogoče uporabiti za vse probleme, ki vključujejo primerjavo časovnih nizov dogodkov in s tem tudi za evalvacijo inteligentnih nadzornih sistemov.
COBISS.SI-ID: 6651220
Razpoznavanje obrazov na podlagi statičnih slik obrazov sodi med najbolj uveljavljena raziskovalna področja biometrije. Zaradi vse večje razširjenosti spletnih kamer ter dostopnosti mobilnih naprav z vgrajenimi senzorji za zajem videa pa se smernice raziskovanja na področju samodejnega razpoznavanja obrazov pomikajo stran od postopkov, ki temeljijo na statičnih slikah uporabnikov, in se vse bolj nagibajo v smeri postopkov, ki za podlago razpoznavanja uporabljajo video posnetke uporabnikov. Razlog za predstavljeni trend se skriva v številnih prednostih, ki jih nudi video v primerjavi s statičnimi slikami. Tako lahko na podlagi večjega števila slik (oz. vzorcev) uporabnika zlahka povečamo zanesljivost, učinkovitost in robustnost postopkov razpoznavanja in hkrati zagotovimo še večjo varnost pred poskusi zlorabe razpoznavalnikov. V članku predstavljamo analizo učinkovitosti različnih postopkov razpoznavanja obrazov, ki kot vhodne podatke uporabljajo video posnetke obraza uporabnikov. Pri tem posebno pozornost namenjamo primerjavi naših postopkov s postopki, ki temeljijo na statičnih slikah, kjer opozorimo na prednosti in slabosti obeh pristopov. Kot osnovo za našo analizo uporabimo 18 sistemov za razpoznavanje obrazov razvitih znotraj sedmih raziskovalnih inštitucij (kot so IDIAP, Univerza v Surreyu, Univerza v Ljubljani, itd.). Analizirani sistemi se razlikujejo glede na uporabljene postopke predobdelave, izpeljave značilk, uporabe mer kakovosti vhodnih slik videa, izbire števila uporabljenih slik in glede na pristope izgradnje modelov uporabnikov. Analiza, predstavljena v članku, služi kot pomoč raziskovalcem, ki delujejo na področju razpoznavanja obrazov in nudi pomembne vpoglede v delovanje in karakteristike sistemov, ki za razpoznavanje uporabljajo video posnetke obrazov.
COBISS.SI-ID: 8062804
Sistemi za samodejno razpoznavanje obrazov, ki temeljijo na obraznih značilkah, izpeljanih na podlagi Gaborjevih filtrov, zagotavljajo izredno visoko učinkovitost razpoznavanja. Eno večjih pomanjkljivosti obstoječih sistemov pa predstavlja dejstvo, da ti sistemi uporabljajo zgolj informacijo o amplitudnem odzivu filtrov, medtem ko fazno v celoti zavržejo. V članku predstavljamo nov način izpeljave obraznih značilk, ki na učinkovit način izkoristi tudi fazne odzive Gaborjevih filtrov in s tem omogoča izgradnjo še učinkovitejših in robustnejših sistemov za samodejno razpoznavanje obrazov. Predlagani postopek izpeljave značilk temelji na konceptu faznega soskladja odzivov Gaborjevih filtrov in generira značilke, ki se lahko uporabljajo kot komplementarni vir informacij h klasičnim amplitudnim Gaborjevim značilkam. V eksperimentalnem delu članka pokažemo, da s kombinacijo amplitudnih in faznih značilk dosežemo izredno učinkovito in robustno razpoznavanje obrazov, ki se zlahka kosa z najuspešnejšimi postopki razpoznavanja, objavljenimi v strokovni literaturi. Kot kažejo rezultati naše evalvacije, je predlagani pristop razmeroma neobčutljiv na vplivne dejavnike, ki po navadi pestijo postopke razpoznavanja obrazov, kot so spremenljivi svetlobni pogoji, delno prekrivanje obrazov ali spremembe v zornem kotu opazovanja obrazov.
COBISS.SI-ID: 7787604
V članku smo se ukvarjali z modeliranjem okoljskih podatkov, s katerimi merimo kakovost zraka. Tako smo izvedli statistično modeliranje koncentracij trdih delcev PM10 in črnega ogljika (BC) v zraku iz meritev, ki smo jih pridobili z našimi merilnimi napravami v okolici Luke Koper. Analiza dnevnih profilov koncentracij obeh meritev je bila narejena na drugačen način, kot je to običajno in sicer z uporabo postopkov rojenja. Na ta način smo razvrstili dnevne profile koncentracij na tipične predstavnike, ki smo jih analizirali v kontekstu vremenskih in sezonskih pojavov, delovnih in nedelovnih dni ter poskušali preučiti vpliv aktivnosti Luke Koper na analizirane koncentracije.
COBISS.SI-ID: 1024427092
Obravnavamo relacijske podatkovne zbirke, ki temeljijo na podobnostih in omogočajo vračanje približnih, relevantnih podatkov. Osredotočimo se na nedavno predstavljeno relacijsko algebro s podobnostmi na D-relacijah, ki so označene z večrazsežnimi označbami, kjer se vsaka razsežnost nanaša na en atribut. Kodomene teh označenih relacij so De Morganovi okvirji, označba posameznega elementa relacije pa izraža relevantnost tega elementa kot odgovora na poizvedbo. V članku preučujemo Datalog programe na D-relacijah z in brez negacije. Opišemo algoritem najmanjše negibne točke za varne Datalog programe na D-relacijah s končnim nosilcem in brez negativnih literalov v telesih pravil. Opišemo tudi algoritem idealne minimalne negibne točke Datalog programa na D-relacijah s končnim nosilcem in negativnimi literali v telesih pravil, ko so pravila varna in plastovita. Predstavimo idejo, da bi izračun označb kontrolirali tako, da bi elementom, ki pridejo v IDB relacijo kasneje, dodelili manjše označbe kot tistim, ki pridejo prej, kar bi odražalo manjšo zaželjenost teh elementov. V ta namen definiramo tako imenovano dušilno funkcijo, ki poveča/zmanjša posamezne dele označb.
COBISS.SI-ID: 9428308