|
|
Aplikace pro analýzu zvukových souborů
Dřevojánek, Dalibor ; Schimmel, Jiří (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá soubory formátu RIFF, jejich strukturou, zpracováním, využitím a vytvořením aplikace, která umožní náhled na strukturu souboru a jeho jednoduchou editaci. Aplikace je vytvořena pomocí programovacího jazyku C# a rozhraní .NET. Dokáže zobrazit strukturu souboru ve stromovém zobrazení jednotlivých bloků, zobrazit průběh zvukového signálu audio souborů, editovat hodnoty některých bloků, vyjmout blok z RIFF souboru, uložit jej do samostatného souboru a přidat či odebrat blok z RIFF souboru. Aplikace také obsahuje konzolovou verzi pro použití v prostředí bez grafického rozhraní. Pro vývoj byl použito integrované vývojové prostředí JetBrains Rider od společnosti JetBrains s.r.o a pro uložení a zachování zdrojového kódu repozitář git uložený v cloudové službě GitHub.
|
|
| |
|
|
Sledování osob na základě jejich oblečení v multikamerových systémech
Sivak, Mykyta ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Daná bakalářská práce se zabývá vývojem a implementací algoritmu pro sledování osob v multikamerových systémech na základě analýzy vzoru oblečení. Cílem bylo navrhnout systém, který by byl schopen sledovat osobu v různých pozicích a záběrech, využívající techniky Region of Interest (RoI). Práce začíná rozsáhlým studiem literatury zaměřené na existující metody sledování objektů ve videosekvenčních datech, se speciálním důrazem na techniky sledování RoI. V rámci výzkumu byl navržen a implementován nový algoritmus, který využívá vzory oblečení jako hlavní identifikační prvek pro sledování a re-identifikaci osob v různých kamerových záběrech. Algoritmus byl experimentálně ověřen na datasetech obsahujících videosekvence z několika prostředí, což umožnilo detailně analyzovat jeho účinnost a spolehlivost. Výsledky experimentů ukazují, že navrhovaný systém dosahuje výrazné přesnosti a efektivity ve srovnání s tradičními metodami, a je zvláště účinný v náročných situacích, kde jiné metody selhávají. Na závěr práce jsou prezentovány hodnocení provedených experimentů spolu s doporučeními pro budoucí rozšíření a zlepšení systému. Diskutovány jsou také potenciální výzvy a etické aspekty, včetně otázek soukromí a zpracování osobních údajů.
|
|
|
Control and acquisition of data from camera sensor OV2312
Kováč, Dávid ; Kříž, Petr (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with the implementation of a driver for the camera sensor OV2312 into the libcamera framework, with the creation of an API interface that allows direct frame capture from a camera in the C++ language and with the creation of a program for demosaicing raw data from the camera sensor for the Raspberry Pi platforms. The aim of this thesis is not only the creation of software that would allow the camera sensor OV2312 to work with Raspberry Pi computers, but will also provide extended control options. The theoretical part describes the single board computers Raspberry Pi, the Libcamera library, the demosaicing process and the troubleshooting procedure. The output of the thesis is a modified Libcamera library that allows the user to capture images and change the parameters of the camera sensor. The created library for direct access to the camera in the C++ language allows to expand the capabilities of the camera sensor. The program for demosaicing provides the user the ability to convert raw data into images.
|
|
|
Laboratorní úlohy k dynamické analýze kódu
Košina, Petr ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Sysel, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zaměřuje na statickou a dynamickou analýzu v softwarovém inženýrství. Statická analýza je zkoumání zdrojového kódu bez jeho spuštění, zatímco dynamická analýza se soustředí na provádění kódu a testování jeho běhu. Práce zkoumá různé techniky a nástroje obou analýz, včetně jejich výhod a omezení. Obsahem práce je rovněž výzkum implementace metod dynamické analýzy kódu napříč operačnímy systémy. Důraz je kladen na porovnání obou metod a jejich aplikaci v reálném softwarovém prostředí. Konkrétně poskytuje praktické laboratorní úlohy, které mají studentům pomoci lépe pochopit problematiku dynamické analýzy.
|
|
|
Generativní neuronová síť pro tvorbu syntetických fotorealistických obrazů
Hora, Adam ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce je vybrat a navrhnout model neuronové sítě, který bude schopen generovat realistické obrázky tématicky zapadající do vybrané datové sady. Pro řešení je použita architektura hluboké konvoluční generativní adverzní sítě. Tato síť je implementována v programovacím jazyce Python pomocí aplikačních programovacích rozhraní Tensorflow a v něm obsaženém rozhraní Keras. Model je natrénován na vybrané datové sadě a jsou zobrazeny výsledné vygenerované snímky. Finální model a jednotlivé snímky jsou nakonec vyhodnoceny pomocí různých metod hodnocení kvality.
|
|
|
Detekce QR kódů pomocí hlubokého učení
Černohous, Matěj ; Kříž, Petr (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá návrhem algoritmu pro detekci a dekódování QR kódů v obrazech využitím technik hlubokého učení. V rámci práce byly zhotoveny 2 datové sady, model neuronové sítě YOLOv7 pro detekci QR kódu v obraze, model neuronové sítě YOLOv4-tiny pro detekci pozičních bodů QR kódu a program v jazyce Python využívající těchto modelů pro čtení QR kódů v obrazech. Pro vyhodnocení byl algoritmus porovnán s jinými řešeními čtení QR kódů.
|
|
|
Metody segmentace biomedicinských obrazových signálů
Krumpholc, Lukáš ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami segmentace biomedicínských obrazových signálů. Popisuje, shrnuje a porovnává vybrané metody zpracování digitálního obrazu. Jednou z uvedených metod je segmentace založená na parametrickém vyjádření. Za základní parametr si můžeme zvolit například jas a prahováním pak získáme výsledný binární obraz. Další popisovanou metodou je segmentace na základě hranové reprezentace, kterou můžeme rozdělit na detekci hran pomocí hranových detektorů nebo pomocí Houghovy transformace. U hranových detektorů se využívá k detekci hran první, nebo druhá derivace. Následuje regionově orientovaná segmentace, kterou využíváme pro zašumělý obraz, i tuto kategorii můžeme rozdělit na tři části. Segmentaci dělením a slučováním oblastí, kdy je obraz rozdělen a vzniklé oblasti jsou testovány na stanovenou podmínku, pokud ji splňuje, oblasti se spojí a dále se už nedělí. Na segmentaci růstem oblastí, kdy jsou sousední pixely s podobnou intenzitou jasu k sobě seskupovány a vytváří tak segmentovanou oblast. Na segmentaci algoritmem rozvodí, která je založena na představě rozlévání vody na nerovnoměrném povrchu. Poslední skupinou metod je segmentace pomocí pružných a aktivních kontur. Zde je popsán aktivní tvarový model, který vychází z možnosti deformovat modely tak, aby odpovídaly vzorovým tvarům. Dále popisuji metodu Snakes, kdy dochází k postupnému tvarování kontur až ke hraně objektu v obraze. Ke konečné úpravě segmentovaných obrazů je použita matematická morfologie. Mým cílem bylo seznámit se s metodami segmentace obrazových signálů a vybrané metody pak zpracovat jako skripty v programovacím jazyce Matlab a jejich vlastnosti ověřit na snímcích.
|
|
|
Object tracking in video
Boszorád, Matej ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with the issue of tracking multiple objects in a video, specifically focusing on non-learning algorithms. The first chapter represents the theoretical part of the thesis, in which some of the often used tracking methods are described, such as mean-shift, scale-invariant object transformation, Kalman filter, particle filter and Gabor wavelet transformation. These algorithms are broken down by properties they use for proper tracking. The chapter also contains section assignment problem, which is mainly concerned with Hungarian algorithm. The next part describes options of merging multiple tracking methods that are broken down by construction type into parallel, cascade, weighted and discriminatory with example for each one. Moreover there is described adaptability of the tracking system. Bellow are described problems which may occur during tracking and possible solutions to them. This section consists of a solution of image noise, changes in illumination, appearance and extinction of an object, focusing mainly on solving the problem of object occlusion. Within the practical part is created algorithm composed of different types of tracking, the results of which are then compared with selected tracking systems from the multiple object tracking benchmark. The practical part includes the tools used and the explanation of the design, in which the main classes and methods used for the tracking are explained. Besides that, this section describes parallel merging and tracking adaptability . The results of the thesis contain a comparison of the use of tracking techniques separately and together. To compare the results, videos for pedestrian tracking and face tracking were used. This thesis was based on the assumption that merging multiple monitoring systems will help with the improvement of the tracking, which was confirmed by the results.
|
|
|
Rozpoznávání obličejů v obraze
Hauser, Václav ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce a rozpoznávání obličejů v obraze. Obsahem práce je popis využívaných metod detekce a rozpoznávání obličejů. Podrobněji je popsána metoda analýzy hlavních komponent (PCA), která je následně využita při implementaci rozpoznávání obličejů ve videosekvenci. Ve spojení s implementací je v práci popsán balíček knihoven OpenCV, který byl pro realizaci využit, konkrétně jeho C++ API. Závěrem je provedeno testování vzniklé aplikace na dvou rozdílných videosekvencích.
|
host ::
RSS.