FlagAFlag - razvoj aplikacije za identifikaciju zastava

undergraduate thesis

• Title (english): FlagAFlag - development of an application for flag identification
• Author: Ivan Zatezalo
• Mentor: Ivan Dunđer (mentor)
• Committee member: Sanja Seljan (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Vjera Lopina (član povjerenstva)
• Committee member: Ivan Dunđer (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Humanities and Social Sciences; (Department of information and Communication sciences); Zagreb
• Defense date and country: 2021-07-02, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: SOCIAL SCIENCES; Information and Communication Sciences; Information and Software Engineering

Abstract

U radu je opisan razvoj aplikacije koja je nazvana FlagAFlag. Aplikacija je napravljena u edukacijske svrhe, služi kako bi korisnik što lakše identificirao nepoznate zastave. Rad je podijeljen u četiri poglavlja. Prvi dio ovoga rada odnosi se na prikupljanje podataka te slika potrebnih za realizaciju ove aplikacije. Također ukazani su problemi vezani uz prikupljanje podataka te potencijalna rješenja istih kako bi se podaci mogli primijeniti u strojnome učenju. Srž ove aplikacije i završnoga rada je sama kreacija modela i treniranje provedeno na pažljivo selektiranim podacima dobivenih tijekom prikupljanja podataka. Uz pomoć okruženja TensorFlow, izgrađen je model za klasifikaciju zastava te su objašnjene metode i značajke korištene tijekom treniranja i validacije podataka. Nakon izgrađenoga modela, prikazana je implementacija istoga u razvojnom okruženju Flutter te je uz pomoć programskoga jezika Dart izrađena aplikacija s ciljem da korisnik može uz pomoć pametnoga mobitela na dohvat ruke identificirati zastavu. Na samome kraju prikazana je demonstracija korištenja aplikacije s primjerima uslikanima putem mobitela ili učitanima putem korisnikove galerije.

Abstract (english)

This thesis describes the development of an application called FlagAFlag. The application was created for educational purposes, and allows the user to identify unknown flags in an easier way. The paper is divided into four chapters. The first part of the thesis deals with the collection of data and images necessary to complete this application. This thesis also identifies problems in data collection and possible solutions so that the data can be used properly in machine learning. The core of this application and this bachelor thesis is the creation of a model and the training that is done on carefully obtained data during the process of data collection. Using the Tensorflow framework, a flag classification model is created, and the methods and features used during training and data validation are clarified. After creating the model, the implementation in the Flutter framework is shown, and by using the Dart programming language; an application is created that allows a user to identify a flag with the help of a smartphone within arm's reach. Finally, a real-world demonstration of the application is shown using examples taken with the phone camera or loaded from the user gallery.

• Keywords: FlagAFlag; zastave; konvolucijske neuronske mreže; mobilna aplikacija; TensorFlow; Flutter; umjetna inteligencija
• Keywords (english): FlagAFlag; flags; convolutional neural networks; mobile application; TensorFlow; artificial intelligence
• Language: croatian
• URN:NBN: urn:nbn:hr:131:437620
• Study programme: Title: Information Sciences; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informacijskih znanosti (sveučilišni/a prvostupnik/prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) informacijskih znanosti)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Open access
• Created on: 2021-07-03 19:52:26