Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 160 záznamů.  předchozí11 - 20dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Ovládání počítače pohledem
Caha, Miloš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá metodami detekce směru pohledu a jejich následným využitím pro ovládání počítače. Shrnuje a popisuje nejpoužívanější metody pro jednotlivé fáze zmíněné detekce, zejména použití detektoru obličeje a konvolučních filtrů pro následné vyhledání významných bodů v obličeji. Práce je zaměřena na návrh a popis implementace aplikace demonstrující jednu z metod bezkontaktního ovládání počítače.
Určení směru pohledu
Caha, Miloš ; Herout, Adam (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a implementovat algoritmus, který by umožňoval určení směru pohledu respektive pohybu hlavy. Přesněji jde o systém, který ve videu vyhledává obličej a následně v něm detekuje body, jež jsou vhodné pro odhadnutí směru pohledu sledované osoby. Odhad je realizován pomocí hledání transformace, která byla provedena na klíčových bodech při pohybu hlavy. K zvýšení přesnosti je zde využito tzv. kalibračních snímků, určujících, jaká je transformace klíčových bodů v nadefinovaných směrech pohledu. Výsledkem je tedy aplikace, jež dokáže u sledované osoby určit vychýlení hlavy z přímé polohy jak v horizontálním tak vertikálním směru. Výstupem tedy není pouze informace o směru, ale i velikost vychýlení.
Sledování pohybu očí pomocí kamery
Otáhal, Miroslav ; Walek, Petr (oponent) ; Janoušek, Oto (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou sledování pohybu očí prostřednictvím webkamery. Jsou zde uvedeny základní přístupy ke sledování pohybu očí, pomocí kterých můžeme získat polohu zornice a na základě této polohy určit, kam se člověk právě dívá. Součástí práce je program v programovém prostředí Matlab, který s využitím metody detekce prostřednictvím infračerveného světla sleduje polohu zornice a převádí její pohyb na pohyb na monitoru. Pomocí tohoto programu bylo následně provedeno otestování několika dobrovolníků a výsledky detekce byly převedeny na vizuální formu. Vytvořena byla také šablona, jenž byla použita k hodnocení přesnosti použité metody. Na závěr byly prodiskutovány dosažené výsledky.
Detekce a rozpoznávání obličeje
Ponzer, Martin ; Janáková, Ilona (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základní metody detekce a rozpoznávání obličeje jak z obrázku, tak z videosekvence. Všechny metody jsou určeny pro barevné snímky a jsou založeny na detekci kůže na základě její barevné informace. Pro detekci kůže je použita velmi efektivní metoda Gaussova pravděpodobnostního rozložení. Všechny oblasti, které barvou odpovídají lidské kůži, jsou následně podrobeny klasifikaci, při které se určí, zda daná oblast odpovídá obličeji nebo ne. Pro detekci obličeje je použita metoda korelace, doplněná o metodu eigenfaces. Oblasti, klasifikované jako obličej jsou nakonec rozpoznávány metodou eigenfaces, jejímž výsledkem je tedy informace o identitě detekované osoby.
Detekce obličejů v obraze, nezávisle na natočení
Bureš, Václav ; Herout, Adam (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Práce se věnuje problematice detekce typově stejných objektů (konkrétně obličejů) v obraze. Následuje rozšíření popsaných metod o detekci objektů v různých natočeních. Naleznete zde stručný přehled využitelných metod, jako je například Logical Binary Patterns, Histogram Of Gradients, Eigen Faces a blíže popsanou metodu AdaBoost. Následuje stručný přehled volně dostupných datasetů a popis jejich vybraných vlastností. Ke konci práce jsou popsány experimenty s využitím algoritmu AdaBoost a jejich vyhodnocení.
Detekce a identifikace obličeje na fotografii
Konôpková, Júlia ; Drahanský, Martin (oponent) ; Váňa, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou detekce a identifikace obličeje na fotografích. V úvodu jsou rozebrány nejznámější metody se stručnými popisy jejich pricipů. Některé z nich v rámci praktické části implementujeme a otestujeme na volně dostupných databázích. V závěru práce jsou zhodnoceny výsledky metod a uzavření celé práce.
Mobilní aplikace pro automatickou detekci a rozpoznávaní tváří
Stejskalová, Kristina ; Kolář, Radim (oponent) ; Hesko, Branislav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce má za úkol implementovat metodu pro detekci a rozpoznávání tváře v programovacím jazyku Java a následné vytvoření Android aplikace pro detekci a rozpoznávání tváře. Teoretická část popisuje přehled metod určených k detekci a rozpoznávání tváře. V praktické části je v každé kategorii jedna metoda vybrána a implementována, vytvořený kód je pak základem pro vznik mobilní aplikace.
Sociální síť z fotografií
Polesný, Ondřej ; Přibyl, Bronislav (oponent) ; Mlích, Jozef (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním lidí a jejich vztahů ze statických fotografií a způsoby, jakými lze takto získaná data využít. To zahrnuje metody pro detekci a rozpoznání obličejů z fotografií, jejich prezentaci pomocí webové fotogalerie a způsoby odvození a zobrazení souvisejících informací o rozpoznaných osobách. Součástí práce je i vyhodnocení dosažených výsledků jak z pohledu úspěšnosti programu v automatizovaných operacích na základě vytvořené sady testovacích dat s předem známými vztahy mezi osobami, tak z pohledu efektivnosti a funkčnosti celého systému pro koncové uživatele.
Rozpoznávání tváří
Benda, Tomáš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním lidí ve videozáznamu, respektive z kamery. K rozeznávání obličejů byla použita konvoluční neuronová síť, díky které získáme několika dimenzionální vektor rysů, pomocí kterého je možno zjistit totožnost osoby. Na systém jsou kladeny nároky, aby byl schopen pracovat v reálném čase a mohl být použit například pro rozpoznávání osob na různých konferencích, či jako součást bezpečnostního systému. Samotný systém je napsán v jazyce Python. Součástí této práce byla vytvořena datová sada ve formě videí s osobami.
Detekce obličeje
Štrba, Miroslav ; Juránek, Roman (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca obsahuje prehľad súčasných metód detekcie tvárí pomocou klasifikátorov. Obsahuje tiež popis tvorby systému na detekovanie tvárí. V prvej časti sú popísané rôzne metódy na trénovanie klasifikátorov. V druhej sa nachádza analýza, ktorá predchádzala tvorbe systému zameraného na čiernobiele snímky. Implementovaný systém využíva algoritmus WaldBoost a Haarove príznaky. Vo videosekvenciach je možné využiť časticový filter.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 160 záznamů.   předchozí11 - 20dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.