Rezümékötet 2008. - vmtdk

More documents

Recommendations

Info

84 É L E T T E L E N T E R M É S Z E T T U D O M Á N Y O K É S M Û S Z A K I T U D O M Á N Y O K The first part of the paper is a short historical summary. It describes the events of the ’80s and ’90s, when smart house technology got to the range of interest of the market. After this historical summary, the installing difficulties of present-day smart house systems will be presented. In the second part of the paper a method will be described, which enables installing smart house systems without external technicians. This part closes with some advice for installation of the system without programmer skills. (Basic computer skills are neccesarry of course.) The third part of the paper offers a security review of the method and points out its imperfections. In the summary the method is described from a practical point of view too. It points out possible errors as well as advantages of the new method. Keywords: smart house, algorithm SMANJENJE FAKTORA LJUDSKE GREŠKE PRI INSTALACIJI „SMART HOUSE” SISTEMA Autor: Šandor BERETKA IV godina studija Mentor: Dr Laslo NAÐ vanredni profesor Institucija: Univerzitet u Novom Sadu, Fakultet tehnièkih nauka, odsek: mehatronika, Novi Sad Pojava pojma „inteligentne kuæe” datira se iz ranih šezdesetih. Kao rezultat tehnološkog razvoja, potražnja za ovakvim zgradama je danas sve veæa, prvenstveno zbog komfora i sigurnosti tehnologije, a s druge strane radi efikasnijeg korišæenja energije. U prvom delu rada daje se kratak istorijski pregled, poèev od 80-ih i 90-ih godina XX veka, kada se „smart house” tehnologija prvi put pojavila na tržištu. Nakon istorijskog osvrta daje se prikaz teškoæa pri instalaciji sadašnjih „smart house” sistema. U drugom delu rada biæe predstavljen metod za instaliranje kompletnog „smart house” sistema bez angažovanja treæeg (struènog) lica. U prilogu algoritma date su preporuke koje olakšavaju prvo podešavanje celog sistema do te mere, da korisnik može biti lice bez bilo kakvog programerskog znanja. (Osnovno poznavanje raèunara je, naravno, neophodno.) Treæi deo rada je provera metoda iz aspekta sigurnosne tehnike i prikazivanje njegovih nedostataka. U rezimeu se prikazuje praktièan primer za primenu datog metoda sa moguæim nedostacima i prednostima istog. Kljuène reèi: smart house, inteligentna kuæa, algoritam V I I . V A J D A S Á G I M A G Y A R T U D O M Á
É L E T T E L E N T E R M É S Z E T T U D O M Á N Y O K É S M Û S Z A K I T U D O M Á N Y O K ARCFELISMERÉS SZÁMÍTÓGÉPPEL Szerzõ: GÁLFI Csongor Témavezetõ: PLETL Szilveszter PhD Intézmény: Szabadkai Mûszaki Szakfõiskola A dolgozat témája a Java programozási nyelvben megvalósított arcészlelõ és arcfelismerõ alkalmazás. A dolgozat taglalja a számítógéppel megvalósítható arcfelismerés jelenét és jövõjét. Áttekinti az eddigi gyakorlatban használt arcfelismerõ módszerek elméletét. Kiválaszt egy hatékony megoldást a nem valós idejû arcfelismerésre. A munka során Java programozási nyelven implementálásra kerül a kiválasztott algoritmus. Az algoritmus elsõ lépése az arc színes képeken történõ észlelése (detektálása). A sikeres észlelés érdekében néhány kép-elõfeldolgozó mûveletet szükséges végrehajtani. Az elkészített program szükség szerint három ilyen mûveletet alkalmaz: a hisztogramkiegyenlítést, szaturációt és megvilágítás normalizálás. A sikeres arcdetektálást az arcfelismerés fázisa követi. Az ennél a lépésnél alkalmazott módszer a sajátarc vagy eigenface módszer. A munka során a javasolt algoritmust lépésrõl lépésre mutatjuk. Az elkészült program hatékonyságát bizonyítandó, néhány példán keresztül több különbözõ minõségû és paraméterû arcképet azonosítottunk. Kulcsszavak: arcfelismerés, arcészlelés, sajátarc COMPUTER FACE RECOGNITION Author: Csongor GÁLFI Supervisor: Szilveszter PLETL PhD Institution: Polytechnical Engineering College, Subotica The subject of my work is the Java implementation of a face detection and face recognition application. The essay discusses the current and future possibilities of computer face recognition. It reviews the different face recognition theories that are currently used. It chooses a sufficient non-real time face recognition method. During work the chosen algorithm was implemented in Java programming language. The first step of this algorithm is the face detection on color images. In the interest of successful detection there are several built-in tools. The application offers three tools for this: histogram equalization, saturation and illumination normalization. After a successful face detection comes the face recognition phase. The method used for this step is called: eigenface method. The proposed algorithm is presented step-by-step throughout the essay. The efficiency of the finished application is proven by identification of several faces with different image quality and parameters. Keywords: face recognition, face detection, eigenface N Y O S D I Á K K Ö R I K O N F E R E N C I A 85
Page 1 and 2:
7. Vajdasági Magyar Tudományos Di
Page 3 and 4:
Page 5 and 6:
Page 7 and 8:
R É S Z L E T E S P R O G R A M 19
Page 9 and 10:
14.15-14.30 . . . . Száraz Áron (
Page 11 and 12:
16.45-17.00 . . . . S z ü n e t R
Page 13 and 14:
M Û V É S Z E T E K Szekcióvezet
Page 15 and 16:
ELÕSZÓ A 7. Vajdasági Magyar Tud
Page 17 and 18:
A TDK-DOLGOZATOK ÖSSZEFOGLALÓI N
Page 19 and 20:
P L E N Á R I S T U D O M Á N Y O
Page 21 and 22:
Page 23 and 24:
Page 25 and 26:
Page 27 and 28:
Page 29 and 30:
Page 31 and 32:
É L Õ T E R M É S Z E T T U D O
Page 33 and 34: É L Õ T E R M É S Z E T T U D O
Page 59 and 60: É L E T T E L E N T E R M É S Z E
Page 83: É L E T T E L E N T E R M É S Z E
Page 103 and 104: T Á R S A D A L O M T U D O M Á N
Page 135 and 136:
T Á R S A D A L O M T U D O M Á N
Page 137 and 138:
Page 139 and 140:
Page 141 and 142:
Page 143 and 144:
Page 145 and 146:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K Thi
Page 147 and 148:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K The
Page 149 and 150:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K A T
Page 151 and 152:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K A Z
Page 153 and 154:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K MUZ
Page 155 and 156:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K AZ
Page 157 and 158:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K NÕ
Page 159 and 160:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K AZ
Page 161 and 162:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K LOV
Page 163 and 164:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K TUM
Page 165 and 166:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K SEM
Page 167 and 168:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K the
Page 169 and 170:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K der
Page 171 and 172:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K nor
Page 173 and 174:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K ADA
Page 175 and 176:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K A K
Page 177 and 178:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K A M
Page 179 and 180:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K SZE
Page 181 and 182:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K LJU
Page 183 and 184:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K COS
Page 185 and 186:
H U M Á N T U D O M Á N Y O K VAL
Page 187 and 188:
M Û V É S Z E T E K JELFOLYAM (az
Page 189 and 190:
M Û V É S Z E T E K A NEMLÉT MIN
Page 191 and 192:
M Û V É S Z E T E K JEGYZETEK Sze
Page 193 and 194:
M Û V É S Z E T E K Techniques li
Page 195 and 196:
M Û V É S Z E T E K HANGVERSENY F
Page 197 and 198:
M Û V É S Z E T E K HALLUCINÁLOK
Page 199 and 200:
M Û V É S Z E T E K NEVESTA NOÆI
Page 201 and 202:
N Y O S D I Á K K Ö R I K O N F E
Page 203 and 204:
A VII. VMTDK-án AZ ALÁBBI FELSÕO
Page 205 and 206:
A V I I . V M T D K T U D O M Á N
Page 207 and 208:
V É D N Ö K E I N K : Tartományi
Page 209 and 210:
T A R T A L O M SÁGI Andor (Újvid
Page 211 and 212:
TÁRSADALOMTUDOMÁNYOK T A R T A L
Page 213 and 214:
BALOGH AUER N. Zita (Pécs) Az újr
Page 215 and 216:
show all

Rezümékötet 2008. - vmtdk

Create successful ePaper yourself

Delete template?

Save as template?