Search

U ovoj doktorskoj disertaciji razmotren je problem identifikacije osoba upotrebom RGB-dubinske (engl. Red, Green, Blue - Depth, RGB-D) kamere. RGB (engl. Red, Green, Blue) kamera je uređaj koji omogućava stjecanje slika u boji (RGB slike), a RGB-D kamera je uređaj koji pored slika u boji pruža i dubinske slike. Dubinska slika (još se naziva i dubinska mapa) je slika čiji elementi, pikseli, imaju kodiranu vrijednost koja predstavlja udaljenost objekta od kamere. Osnovna motivacija istraživanja je bila realizirati pristup za identifikaciju osoba koji se može primijeniti u uslužnoj robotici, ali i u drugim područjima kao što su, primjerice, sigurnosni sustavi. Uslužni robot predstavlja vrstu robota koji djeluje djelomično ili potpuno autonomno s ciljem obavljanja postavljenih zadataka za ljude ili opremu. Napretkom tehnologije otvorene su mogućnosti zajedničkog djelovanja uslužnih robota i ljudi u istom okruženju. Uslužni roboti će biti u stanju pomagati osobi u njenom domu, bolnici, uredu ili nekom drugom mjestu. Uslužni robot često mora biti u stanju, ne samo detektirati prisustvo osobe, nego i utvrditi identitet osobe s kojom je u interakciji da bi na učinkovit način izvršio zadatak koji se pred njega postavlja. Za tu svrhu uslužni roboti mogu upotrebljavati razne vrste osjetila i kamera kojima su opremljeni. Većina uslužnih robota novije generacije opremljena je RGB-D kamerama. Pod pretpostavkom da je analizom opažanja svoje kamere (ili više kamera) uslužni robot detektirao prisustvo osobe, identifikacija osoba podrazumijeva proces u kojemu robot upotrebom odgovarajućeg algoritma obavlja podudaranje značajki izlučenih iz slika jedne ili više kamera, koje se odnose na detektiranu osobu, sa značajkama predložaka (engl. Template) spremljenih u bazi osoba (engl. Gallery), a s ciljem određivanja specifične osobe. Jedan predložak u bazi osoba sadržava skup značajki (primjerice, značajke lica ili značajke hoda) koji se odnosi na određenu osobu. Pored skupa značajki svakoj osobi se mogu pridružiti i dodatne informacije poput imena i prezimena, uloge, titule i slično. Navedene dodatne informacije mogu biti relevantne u nekim primjenama jer se robot osobi može obratiti, primjerice, imenom ili prezimenom. Predlošci se spremaju u bazu osoba u postupku upisa osoba u bazu (engl. Enrollment) i predstavljaju identitet osobe u kontekstu navedene primjene. Tradicionalni pristup za identifikaciju osoba bio je zasnovan na primjeni RGB kamera, no danas su RGB-D kamere široko dostupne, pružaju RGB slike kao i RGB kamere, a dodatno pružaju i dubinske slike pa se danas sve više upotrebljavaju u ovom području umjesto RGB kamera. Prednost upotrebe dubinskih slika jest mogućnost izlučivanja određenih značajki koje se mogu dobiti isključivo analizom dubinskih slika. Takva značajka je, primjerice, visina osobe. U disertaciji su istražene postojeće metode za identifikaciju osoba RGB kamerama, kao i metode temeljene na RGB-D kamerama. Znanstveni doprinos disertacije predstavlja prijedlog novih metoda za identifikaciju osoba RGB-D kamerom na temelju njihova hoda. Općenito, prednost metoda identifikacije osoba na temelju hoda jest u tome što takav način identifikacije ne zahtijeva interakciju s osobom kao što je to slučaj s većinom drugih metoda identifikacije poput identifikacije otiskom prsta, identifikacije na temelju elemenata oka (šarenica ili mrežnica oka) i drugih. Predložene metode za identifikaciju osoba na temelju hoda kombiniraju značajke koje se mogu dobiti iz RGB ili dubinskih slika (siluete osobe) i značajku dobivenu iz dubinskih slika (visina osobe). U eksperimentalnom istraživanju vrednovane su predložene metode te su prezentirani rezultati. Tijekom istraživanja upotrebljavana su tri skupa podataka koji sadržavaju slike ili videozapise s osobama u hodu, od kojih dva javno dostupna skupa podataka koje često upotrebljavaju i drugi autori te novi, vlastiti skup podataka. Vlastiti skup podataka sadržava videozapise visoke razlučivosti za 14 osoba u hodu, a specifičan je po tome što je kreiran s RGB-D kamerom, koja ima domet do 20 m, u vanjskom okruženju. Iz dobivenih rezultata vidljivo je da predložene metode postižu veću točnost identifikacije osoba u odnosu na metode identifikacije osoba na temelju hoda koje su upotrebljavane za usporedbu kao sto su slika energije hoda (engl. Gait Energy Image, GEI) i popunjena slika energije hoda (engl. Backfilled Gait Energy Image, BGEI)., In this dissertation, the problem of person identification with an RGB-Depth (Red, Green, Blue - Depth, RGB-D) camera was considered. An RGB camera is a device that can capture color images (RGB images). An RGB-D camera, on the other hand, is a device that provides depth images in addition to color images. A depth image (also called a depth map) is an image in which a value is encoded in each pixel that represents the distance of an object from the camera. The main motivation was to implement a person identification approach that can be used in service robotics, but also in other areas such as security systems. A service robot is a type of robot that operates semi- or fully autonomously to perform specific tasks. Technological advancements offer many opportunities for service robots to work alongside humans in an environment. In the future, service robots will be able to help people in their homes, hospitals, offices, or other locations. A service robot often needs to not only detect the presence of a person, but also be able to determine the identity of the person it is interacting with in order to efficiently perform a specific task assigned to it. For this purpose, service robots can be equipped with and use different types of sensors and cameras. New generation service robots are usually equipped with RGB-D cameras. In this dissertation, the term person identification refers to the process of matching the features extracted from the robot’s camera input data related to the detected person with the features stored in the database (Templates). The database is referred to as the gallery. A template in the gallery contains a set of features (e.g., facial features or gait features) related to a particular person. In addition to a set of features, each person may be accompanied by additional information such as first name, last name, function, title, etc. The above additional information may be important in some applications, as the robot may address the person by first or last name, for example. The templates are stored in the gallery in a process called enrollment, and in this context represent the identity of a person. In the past, RGB cameras were typically used in this area, but today RGB-D cameras are widely used and also provide depth images, so they are increasingly used in this area instead of RGB cameras. The advantage of using depth images is the ability to obtain certain features that can only be obtained by using depth images. For example, one such feature is the height of a person. In this dissertation, existing methods for person identification using RGB cameras as well as newer methods based on RGB-D cameras have been investigated. The scientific contribution of this dissertation is a proposal for two new methods using RGB-D camera for person identification based on gait. The advantage of the methods for gait identification is that they do not require any interaction with the person to be identified. This distinguishes them from many other methods, e.g. fingerprint, identification based on eye features (iris or retina), etc. The newly proposed methods for person identification combine features that can be obtained from RGB or depth images (silhouettes of a person) and a feature that can only be obtained from depth images (height of a person). In the experimental study, the proposed methods were validated and the results are presented. For the study, three datasets of images and videos of people were used for gait recognition. These are two publicly available datasets that are commonly used by other authors and are well-known in the research community, and a new user-defined dataset. The new dataset contains high-resolution videos of 14 people walking and was created using an RGB-D camera that has a range of up to 20 m and is suitable for outdoor environments. The results show that the proposed methods achieve better results than classical appearance-based gait recognition methods such as Gait Energy Image (GEI) and Backfilled Gait Energy Image (BGEI).

TEM Journal; Vol 8, No 1, 2019. ISSN 2217-8309, This paper proposes and presents one approach for people identification based on image and additional physical parameters, height and step length, of a person comparison. People identification is very important in many areas of human life. There are large number of identification methods (biometric methods) that include a different scope of methods, for example fingerprint identification, hand geometry identification, facial recognition, methods based on human eye identification (retina and iris), gait recognition etc. Most of that methods require some kind of interaction with a person, what could be a problem in many practical applications. The method that does not require any interaction with a person is gait recognition. One approach for a people identification based on gait recognition, that uses silhouettes of a person and parameters of person height and step length, is proposed and presented in this paper.

In this paper we present an approach for geolocation using Google Vision API. Google Vision API is one of many different kinds of Cloud solutions offered today by large companies in the IT industry. It is part of Google Cloud Platform and it uses powerful machine learning models and enables developers to analyse images and their content. Using mentioned technology, we have developed and tested a method that estimates a geographic location of an object from the results obtained from Google Vision API when applied on a set of images of landmarks in the vicinity of the object.

Razvojem tehnologije mnogi segmenti ljudskog života su u velikoj mjeri olakšani. Jedna od stvari koja je posljednjih godina doživjela veliki napredak i primjenu jeste kućna automatizacija. Kako se iz naziva može zaključiti radi se o automatizaciji kuće, poznato još pod nazivom Domotics. Ovi tipovi sistema koriste se za kontrolisanje osvjetljenja, kućanskih aparata, klima uređaja, sigurnosti itd. poboljšavajući kvalitetu življenja korisnika. U vezi s tim pojavljuje se termin pametna kuća, što je u radu detaljnije objašnjeno. U ovom radu glavni fokus je analiza ovih sistema koji su temeljeni na upravljanju pomoću govora, od funkcionisanja do najpoznatijih danas dostupnih sistema ovog tipa.

Ovaj rad prikazuje i opisuje implementaciju različitih načina zaštite Java web aplikacija. Na početku je dat opis Java tehnologija, web aplikacija i okvira koji se koriste prilikom izrade Java web aplikacija. Budući da je sigurnost web aplikacija jedno od krucijalnih pitanja, opisani su najčešći načini napada na web aplikacije. U vezi s tim prikazana su tri načina zaštite Java web aplikacija. Kreirane su tri aplikacije sa različitim načinima zaštite. Prve dvije aplikacije koriste Glassfish server za ostvarivanje zaštite, dok je treći način zaštite implementiran korištenjem Spring okvira i Spring sigurnosti.

This paper describes possibilities to use Markov chains in increasing computer systems security by using them in computer security applications. First part of the paper gives an overview of Markov chains as a special kind of stochastic processes. Then, the computer systems security is considered with emphasis on the security policy and classification of the security threads. Final part of the paper proposes, describes and presents practical implementation of application Markov chains in the process of generating safety passwords. Passwords are one of the most used methods and the first line of user protection starting from a computer to the Internet applications. For this purpose Markov chain algorithm for text generation is used as part of the algorithm for password generation. Results of tests of generated passwords security confirming safety of the passwords are given in the paper.

U radu se razmatraju i opisuju napredne Java tehnologije za izradu web aplikacija. Na početku je opisan programski jezik Java. Prilikom izrade web aplikacija pomoću Java tehnologija koriste se različite komponente i okviri (Framework), naravno u kombinaciji sa bazom podataka. U vezi s tim opisan je jedan od najpoznatijih Java okvira pod imenom Hibernate. Radi se o ORM (object-relational mapping) biblioteci za Java programski jezik koji pruža okvir za mapiranje objektno-orijentiranih domena modela u tradicionalne relacione baze podataka. Predstavljajući jedno od najfleksibilnijih i najmoćnijih objektno/relacionih rješenja na tržištu Hibernate se brine o mapiranju iz Java klasa u tabele baze podataka i iz Java tipova podataka u SQL tipove podataka. Nakon toga opisana je JavaServer Faces (JSF) tehnologija. Radi se o tehnologiji koja utvrđuje standarde za izradu server-side korisničkih interfejsa (sučelja) Java baziranih web aplikacija. Uz JSF opisani su i Java fejsleti (Java Facelets). Radi se o moćnom, ali laganom jeziku deklaracije stranica (page declaration language) koji se koristi za izgradnju JSF pogleda (JSF views) koristeći HTML stilske templejte (HTML style template) i za izgradnju komponentnih stabala. Na kraju je predstavljen primjer web aplikacije koja objedinjuje sve navedene tehnologije u kombinaciji sa MySQL bazom podataka, a omogućuje CRUD (create, read, update, delete) funkcionalnosti autoriziranim korisnicima.