|
|
Paralelizace sledování paprsku
Čižek, Martin ; Juránek, Roman (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Sledování paprsku je rozšířenou metodou realistického zobrazování počítačových scén. Její hlavní nevýhodou je časová náročnost na výpočet obrázku, proto se často paralelizuje. Tato práce se věnuje popisu sledování paprsku a paralelizaci jako takové. Vysvětluje způsob, jakým se dá sledování paprsku paralelizovat, ale i rozbor problémů, které u této paralelizace vznikají. Výsledkem je implementace aplikace, která paralelně na hodně počítačích zobrazuje scénu pomocí zvoleného softvéru a porovnání úspěšnosti této paralelní aplikace.
|
|
|
Měření rychlosti automobilů z dohledové kamery
Jaklovský, Samuel ; Juránek, Roman (oponent) ; Sochor, Jakub (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá plne automatickou kalibráciou dopravnej dohľadovej kamery, ktorá je následne použitá na meranie rýchlosti prechádzajúcich vozidiel. Práca obsahuje a popisuje teoretické informácie a algoritmy týkajúce sa tejto problematiky. Na ich základe bol postavený komplexný návrh systému pre automatickú kalibráciu a meranie rýchlosti. Navrhnutý systém bol úspešne naimplementovaný. Implementovaný systém je optimalizovaný tak, aby pre automatickú kalibráciu kamery musel spracovať čo najmenší úsek vstupného videa. Kalibračné parametre sú tak získané po spracovaní iba dva a pol minúty vstupného videa. Presnosť implementovaného systému bola vyhodnotená na datasete BrnoCompSpeed. Chyba pri meraní rýchlosti pri použití systému automatickej kalibrácie predstavuje 8,15 km/h. Chyba je spôsobená hlavne nepresným získavaním mierky, pri jej nahradení manuálne získaným údajom sa nepresnosť zníži na 2,45 km/h. Samotný systém merania rýchlosti vykazuje chybu len 1,62 km/h (vyhodnotené použitím manuálne získanými kalibračnými parametrami).
|
|
|
Biologicky inspirované metody rozpoznávání objektů
Vaľko, Tomáš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Rozpoznávání objektů je jedna z mnoha úloh, ve kterých počítač stále zaostává za člověkem. Proto vývoj v této oblasti využívá poznatky z přírody a především z funkce lidského mozku. Tato práce se věnuje rozpoznávání objektů pomocí extrakce významných informací z obrazu, příznaků. Příznaky se získávají podobným způsobem, jako lidský mozek zpracovává vizuální vjemy. Následně se tyto příznaky používají pro natrénování klasifikátoru (například SVM, k-NN, ANN), pomocí kterého dochází k rozpoznávání objektů. Tato práce zkoumá fázi získávání příznaků z obrazu. Jejím cílem je zdokonalit extrakci příznaků a tím zvýšit úspěšnost rozpoznávání objektů počítačem.
|
|
|
Horizon Detection in Image
Holková, Natália ; Herout, Adam (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
This thesis aims to implement a method of detecting the horizon line in images using deep learning to prevent any constraints on input data. A training dataset is created by downloaded images from large metropolitan cities around the world using the Google Street View service. Several popular architectures for convolutional neural networks are chosen, and their performance is evaluated on existing benchmark datasets.
|
|
|
Editor videa
Kopřiva, Vít ; Láník, Aleš (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Obsahem této práce je návrh a implementace jednoduchého systému pro zpracování a střih videa.Práce rozebírá základní funkce programu: načtení video sekvence, střih, filtrace, vložení na časovou osu a vytvoření výstupní video sekvence. Jedná se o konzolovou aplikaci, která je určena zejména pro hromadné zpracování souborů do jedné výsledné video sekvence. Teoretická část práce se zabývá technologickým vývojem a současnými softwarovými prostředky zpracování video sekvencí.
|
|
|
Human Presence Detection and Applications in Smart Home Environments
Dostál, Pavel ; Juránek, Roman (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
The project is focused on human detection and recognition which has to be studied first and then implemented into software Home Manager which is a project simulating a smart house with intelligent appliances. In previous version this functionality was not supported and enhancing project in this way would allow better to fulfill user wishes and preferences. The application of human recognition is demonstrated on example of air-conditioner managemen in individual rooms.
|
|
|
Comic Images Super-Resolution Using Deep Learning
Zdravecký, Peter ; Juránek, Roman (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
This paper demonstrates a super-resolution method for improving the resolution and quality of comic images by using deep learning. The challenging part of the task was to keep the quality of the text parts and drawings simultaneously, without significant deformation of any part. Two deep neural networks were used to achieve satisfying results. U-Net network and its modification called Robust U-Net. The chosen loss functions to train these networks were the Mean Squared Error and Perceptual loss. The work contains experiments on U-Net and modified RUNet networks with a combination of each loss function. Additional experiments looked at how the number of used blocks from the VGG16 loss network affects the Perceptual loss function. Experiments have shown that a Robust U-Net network using a Perceptual loss with three extracted blocks got the best results.
|
|
|
Editor videa
Drastil, Petr ; Láník, Aleš (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Obsahem práce je návrh a implementace jednoduché aplikace pro zpracování a střih videa. Práce rozebírá základní funkce programu: načtení video sekvence, střih, vložení na časovou osu a vytvoření výstupní video sekvence. Jedná se o aplikaci s grafickým uživatelským rozhraním, které je určené pro uživatele amatéra. Teoretická část práce se zabývá srovnáním současných prostředků pro zpracování video sekvencí a nástroji pro vytváření uživatelských rozhraní.
|
|
|
Detekce automobilů v obraze
Špaňhel, Jakub ; Juránek, Roman (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce si klade za cíl implementovat metodu detekce a sledování automobilu založenou na modelu pohybu, vhodnou pro zpracování v reálném čase. Je zde uveden rozbor běžně užívaných metod detekce a představen princip této metody, který se skládá z detekce nízkoúrovňových klíčových bodů, časoprostorového profilování snímků i klíčových bodů a~klasifikací získaných stop pomocí HMM. Následně byly s metodou prováděny experimenty sloužící k nalezení oblastí potenciálního zlepšení metody.
|
|
|
Editor videa
Homola, Miloš ; Navrátil, Jan (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Ve své práci se z počátku věnuji teoretické problematice editace videa. Nejprve je objasněna základní terminologie, poté se pozornost upírá k historické analogové editaci a následně i moderní editaci digitální. Zde není opomenuta velmi zajímavá historie vývoje tohoto oboru, popsána je struktura aplikací pro editaci videa jak je známe dnes. Shrnuty jsou také nejpoužívanější digitální formáty. V dalších kapitolách je pozornost věnována návrhu jednoduchého editoru videa. Jsou stručně popsány použité technologie s odůvodněním výběru. Výsledkem práce je knihovna poskytující nástroje pro editaci videa, které jsou demonstrovány v ukázkové aplikaci.
|
host ::
RSS.