Universiteit Stellenbosch
Welkom by Universiteit Stellenbosch
Topstudente in rekenaarwetenskap beloon vir 2020 se prestasies
Outeur: Media & Communication, Faculty of Science
Gepubliseer: 29/11/2021

Me Jacobie Mouton se eerste ewekniebeoordeelde artikel oor haar navorsing vir haar honneurs-BSc-projek in Rekenaarwetenskap, is sopas in 'n akademiese vaktydskrif gepubliseer. Maar dis nie al nie. Sy het boonop ook die toekenning vir die beste HonsBSc-student in Rekenaarwetenskap vir 2020 gekry, asook die toekenning vir die beste HonsBSc-projek in Rekenaarwetenskap. Haar projek het gehandel oor die verbetering van die outomatiese beeldherkenning van individuele luiperds vanaf foto's. 

Tydens 'n toekenningseremonie op Dinsdag 24 November, het Prof Bernd Fischer, hoof van die afdeling Rekenaarwetenskap in die Fakulteit Natuurwetenskappe, persoonlik elke Rekenaarwetenskap-toppresteerder van 2020 gelukgewens. Hulle is: Bernardus Wessels (beste eerstejaarstudent), Brendan Watling (beste tweedejaarstudent), Matthew Baas (beste student in masjienleer), en Caleb Zeeman (beste derdejaarstudent en ontvanger van die Van der Walt Medalje).

ComputerScience topstudents2020_banner.png
Prof Fischer het ook al die borge bedank vir hul ondersteuning van die departement en ruim geldelike pryse aan studente. Die borgmaatskappye is: Epi-USE, deel van een van die grootste onafhanklike SAP HR/Payroll spesialiste ter wêreld (groupelephant.com); die sagteware- en elektronikamaatskappy Alphawave, die masjienleermatskappy Praelexis, die telekommunikasiemaatksappy VASTech, en die rekeningkundige tegnologiemaatskappy Techairos.

Meer oor Jacobie se navorsing

Vir haar honneursprojek het Jacobie 'n nuwe en baie vinniger metode ontwikkel vir die geoutomatiseerde onttrekking van die area van belang (Region Of Interest) van foto's van luiperds, wat gebruik word vir die identifikasie van individue gebaseer op die rosetpatrone wat in die area van belang voorkom. In geoutomatiseerde beeldherkenning, help die korrekte identifikasie van die area van belang, die identifikasie-algoritme om 'n foto meer akkuraat te pas by 'n databasis van bekende individue deur die irrelevante dele van die beeld wat agtergrondvoorwerpe bevat, uit te skakel. In die geval van beelde wat op versteekte veldkameras vasgevang is, moet die rekenaarprogram byvoorbeeld die rosetpatroon van 'n luiperd van die omliggende bome, klippe en gras kan onderskei. Tans word die proses met die hand uitgevoer.

Ten einde hierdie nuwe metode te ontwikkel en te toets, het sy met 'n databasis van die Kgalagadi Luiperdprojek gewerk wat 260 beelde bevat van 40 bekende individuele luiperds, geneem uit verskeie hoeke. Sy sê geoutomatiseerde identifikasie kan navorsers baie tyd spaar wanneer hulle groot volumes data moet verwerk. “Aangesien versteekte veldkameras groot volumes beelde kan produseer, is handsegmentering arbeidsintensief en tydrowend vir navorsers. Geoutomatiseerde segmentasie is dus 'n waardevolle hulpmiddel wat met groot sukses aangewend kan word," verduidelik sy.

Bekyk haar projek by https://spotter.proj.cs.sun.ac.za:8443/identifier vir 'n bewys van konsep van die nuwe metode.

Hierdie oudleerder van Hoër Meisieskool Bloemhof het in haar akademiese loopbaan tot dusver reeds verskeie toekennings ontvang, insluitend die Van der Walt Medalje as die beste finalejaarstudent in Rekenaarwetenskap. Verlede jaar het sy deel geword van die eerste groep MSc-studente wat 'n DeepMind-beurs vir nagraadse studies in kunsmatige intelligensie en masjienleer ontvang het.

Hierdie oudleerder van Hoër Meisieskool Bloemhof het in haar akademiese loopbaan tot dusver reeds verskeie toekennings ontvang, insluitend die Van der Walt Medalje as die beste finalejaarstudent in Rekenaarwetenskap. Verlede jaar het sy deel geword van die eerste groep MSc-studente wat 'n DeepMind-beurs vir nagraadse studies in kunsmatige intelligensie en masjienleer ontvang het. 

Op die foto heelbo: Jacobie Mouton. Foto: Stefan Els