Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 7 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Generování kalibrů
Procházka, Matěj ; Číp, Pavel (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Porozumění významu kalibrace a navržení generátoru kalibrů. Popis jednotlivých kalibrů a jejich použití. Kalibrace frekvence pomocí frekvenčních kalibrů a pravost barvy pomocí barevných kalibrů. Stanovení rozlišovací schopnosti pomocí Faucaultových měrek nebo Siemensovy hvězdy.
Experimentální měření s termovizní kamerou
Jakl, Oldřich ; Číp, Pavel (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřená na vlastnosti a princip měření termovizních kamer. V první části práce je seznámení se základními pojmy a fyzikálními zákony, na jejichž principu je založeno fungování termovizní kamery. V druhé části jsou popsány funkce detektorů infračerveného záření a charakter výstupních dat termovizní kamery. Dále jsou prezentovány experimenty a pozorování, které nám přiblíží vlastnosti termovizní kamery a pomohou interpretovat data získaná kamerou.
Algortimy pro sestavování puzzle
Šarda, Petr ; Číp, Pavel (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá sestavením algoritmů pro skládání puzzle a navržením pracoviště pro jejich snímání. Jsou zde zkoumány dvě metody. První metodou je skládání puzzle se známým vzorem. K tomuto účelu je využito Harrisona operátoru a korelace. V druhém případě se provádí sestavení puzzle bez předem známého vzoru, k čemuž se využívá vzájemná korelace. Oba algoritmy jsou následně zhodnoceny.
Spojování nepřekrývajících se obrazů
Bárnet, Lukáš ; Číp, Pavel (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá spojováním nepřekrývajících se obrazů. V první části jsou rozebrána teoretická východiska potřebná k úspěšnému splnění zadání. Část druhá pojednává o postupech, které vedou ke složení puzzle. Poslední část práce se zabývá ovládáním programu. Cílem předložené práce je navrhnout algoritmus pro řešení úloh typu puzzle.
Ovládání PC pomocí očí
Neuwirth, Tomáš ; Číp, Pavel (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Předkládaná diplomová práce se zabývá vyhodnocením pozice duhovky vzhledem k očnímu okolí pro využití k ovládání počítače. Vytvořená aplikace pracuje v reálném čase, přičemž snímky jsou pořizovány pomocí běžné webové kamery připojitelné k počítači. V úvodu jsou představeny základní úpravy obrazu, které se používají v počítačovém vidění. Dále jsou popsány teoretické možnosti metod pro vyhledání obličeje, očí a detekce duhovky. Zmíněny jsou ty, které lze využít pro ovládání počítače. Detekce a následná separace obličeje je založená na vyhledávání barvy kůže v barevném prostoru YCbCr. Pozice očí je poté ve vyhledaném obličeji detekována pomocí Haarových příznaků. Z oblasti očí se na základě horizontální projekce získává nejtmavší místo oka, z něhož je spuštěno semínko. Z oblasti, kterou semínková metoda (záplavové vyplňování) vyplní jako duhovku, se pak pomocí získaných souřadnic x-ové a y-ové osy vyhodnocuje pohyb kurzoru.
Určení směru pohledu
Bastl, Petr ; Číp, Pavel (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou sledování oka a určování směru a místa pohledu. Je uveden přehled metod pro určování směru pohledu. Pro vlastní realizaci je vybrána a navržena metoda přímého zjišťování směru pohledu pomocí jedné kamery a umožňující volný pohyb hlavy uživatele. Jsou popsány algoritmy pro zpracování a popis obrazu. Střed zorničky je určován genetickým algoritmem hledajícím elipsu. Dále jsou navrženy postupy kalibrace měřicího zařízení. Práce dále řeší problematiku určení polohy oka směru jeho pohledu. Nakonec je uvedeno srovnání přesnosti s podobnými projekty.
Detekce a rozpoznávání dopravních značek
Číp, Pavel ; Honec, Peter (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá diskuzí nad metodami detekce a rozpoznávání dopravních značek v městském i mimoměstkém prostředí. Předpokladem pro realizaci systému je zabudovaná kamera, obvykle ve zpětném zrcátku automobilu, snímající scénu před automobilem. Její obrazová data jsou posléze zpracována připojeným PC, kde dochází k převodu dat na informace a jejich vyhodnocení. O případné nalezené značce je řidič vizuálně či akusticky upozorněn. Úloha vedoucí k úspěšnému cíli je rozdělena do čtyřech samostatných bloků. V první části je předzpracování obrazu jako takového. Pracujeme s barevným obrazem a s využitím znalosti o barevnosti dopravních značek v České republice, lze provést barevnou segmentaci žádaných intervalů. Druhým krokem je detekce geometrických tvarů odpovídajících dopravním značkám v segmentovaných datech. Krokem číslo tři je rozpoznání vnitřního piktogramu a jeho nalezení v databázi. Posledním krokem je vizuální výstup zobrazením nalezené dopravní značky. Práce byla zpracována tak, aby byla zajištěna detekce všech důležitých dopravních značení ve třech základních barevných kombinacích platných dle Ministerstva dopravy České republiky. Výsledkem je zdrojový kód pro program MATLAB.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.