|
|
Detekce částí obličeje v termografickém spektru
Šujan, Miroslav ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá aktuální problematikou detekce obličeje a jeho částí v termografickém spektru. Většina doposud publikované literatury se zabývá problematikou detekce ve viditelném spektru, což z detekce v termograckém spektru dělá zajímavou alternativu. Práce pojednává o zpracování obrazových signálů, obrazech a obličejích v termograckém spektru, vybraných metodách detekce obličeje a jeho částí a dále se zabývá praktickým návrhem systému pro detekci částí obličeje v tomto spektru a jeho následným testováním.
|
|
|
3D monitor pomocí detekce pozice hlavy
Zivčák, Jan ; Žák, Pavel (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
S vývojem možností zpracování obrazu, stereoskopického zobrazení, cen webových kamer a výkonu počítačů vyvstala možnost jak znásobit zážitek uživatele během práce s 3D programy. Z obrazu z webové kamery lze odhadnout polohu uživatelovy hlavy a podle této polohy natočit trojrozměrnou scénu zobrazovanou na monitoru počítače. Uživateli se potom při pohybu hlavy bude zdát, jako by byl monitor okno, skrze které může nahlížet na scénu za ním. Pomocí systému, který je výsledkem této práce, bude možné jednoduše a levně dodat uvedené chování libovolnému 3D programu.
|
|
| |
|
|
Detekce skupin osob v databázi obrazů
Mikulčík, Ondřej ; Zukal, Martin (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá dvěma metodami pro detekci objektů v obrazech. První metodou je Viola-Jones, druhou je metoda histogramů orientovaných gradientů. Začátek práce se zabývá teoretickým popisem metod. V dalších částech je prezentována tvorba trénovacích databází, implementace metod v programu RapidMiner a jejich testování. V závěru jsou zhodnoceny výsledky a využití metod pro detekci skupin lidí v databázi obrazů.
|
|
|
Určení azimutu natočení hlavy v záznamu bezpečnostní kamerou
Blucha, Ondřej ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá tvorbou aplikace k určení natočení hlavy v záznamu pořízeném bezpečnostní kamerou. Celá aplikace se skládá ze tří částí, a to z detekce obličejů, lokalizace charakteristických bodů v obličeji a ze samotného výpočtu úhlů natočení hlavy. Detekce obličejů byla naimplementována pomocí algoritmů Viola-Jones a HOG. Lokalizace charakteristických bodů v obličeji byla provedena pomocí algoritmu založeného na principu aktivní šablony. Samotný výpočet úhlů natočení hlavy byl proveden pomocí dvou metod. První metoda vychází z antropometrických vlastností hlavy a druhá metoda je založena na natáčení modelů hlavy a hledání správné pozice pomocí algoritmu Perspective-n-Point. Následně byly všechny implementované algoritmy otestovány a bylo nalezeno nejvhodnější nastavení parametrů.
|
|
|
Ovládání počítačových aplikací přirozeným pohybem hlavy
Vojvoda, Jakub ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a realizovat systém sledující hlavu uživatele ve vstupních obrazových snímcích a na základě její pozice dosáhnout interakci s počítačovými aplikacemi. V rámci řešení byly navrženy 4 metody detekce hlavy využívající metody počítačového vidění jako detekci obličeje pomocí Haarových příznaků, detekce pozadí, camshift nebo Lucas-Kanade na výpočet optického toku. Jednotlivé metody byly testovaný na nahraných a v dané oblasti používaných datasetech a vyhodnoceny. Výsledek je využit k ovládaní demo aplikací pohybem hlavy.
|
|
|
Detekce obličejů ve videu
Hypský, Roman ; Svoboda, Pavel (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o detekci obličejů ve videu. Jsou postupně popsány metody detekce lidské kůže v obraze, nejprve parametrické a následně pomocí Gaussova rozložení pravděpodobnosti. Následně jsou popsány metody detekce obličejů pomocí invariantních rysů i pomocí metod využívajících strojové učení. Zvláštní důraz byl kladen na detekci obličejů pomocí detektoru ViolaJones, využívajícího algoritmu AdaBoost. V práci je také popsána praktická realizace detektoru obličejů, která byla implementována v jazyce C++ za použití knihovny OpenCV. V závěru práce jsou popsané metody zhodnoceny a rozebrán další možný vývoj projektu.
|
|
| |
|
|
Decision Tree Design Based on Evolutionary Algorithms
Benda, Ondřej ; Trzos, Michal (oponent) ; Karásek, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with two algorithms for data stream mining - the Very Fast Decision Tree (VFDT) and the Concept-adapting Very Fast Decision Tree (CVFDT). The decision tree based classification is explained. The essential idea of the Hoeffding Tree, which is the base of VFDT and CVFDT algorithms is described. Both algorithms VFDT and CVFDT are explained in more detail. Further this work deals with the design of the Genetic Programming algorithm, which is used for an image object classifier evolving. This classifier is used as alternative approach of object classification in the Viola-Jones framework. All algorithms are implemented in programming language Java. The implementation is described. The algorithm GP is integrated into the “Image Processing Extension” library of the program RapidMiner. The VFDT and CVFDT are tested on the synthetic and real text data. The GP algorithm is tested on the image data for the object classification. The evolved classifier is tested on the object in image detection.
|
|
|
Detekce krajiny v obrazech
Dufka, Zbyněk ; Křupka, Aleš (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Cílem této práce je shrnutí teorie, ze které vychází metody pro detekci objektů v rozsáhlé databázi obrazů a dále zpracování vlastního algoritmu pro detekci krajiny. Teoretická část popisuje zpracované metody Viola-Jones a HOG, které se dají uplatnit na lidské tváře a anomálie na rentgenových snímcích. Následná analýza identifikace objektů v obraze popisuje metody, které je možné využít při návrhu algoritmu pro vyhodnocení obrazu z hlediska přírodních prvků. Součástí praktické práce je kromě otestování již hotových algoritmů také rozbor metody stavěné přímo na míru detekci krajiny. Zpracovaný algoritmus je implementován do prostředí RapidMiner.
|
host ::
RSS.