|
Music Volume Adjustment Based on Distance Detection
Serečunová, Stanislava
The work is focused on user distance calculation from camera in real time by means of evaluating parameters of detected face. According to the distance of user from the camera sound level is adjusted, so the user can perceive the music on the same level. KLT method is chosen for the detection of face.
|
|
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.
|
| |
| |
|
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.
|
|
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.
|
| |
|
Rozpoznávání obličeje
Maňkoš, Richard ; Mézl, Martin (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním obličeje v digitálním obraze. První část se věnuje popisu biometrie a stručně charakterizuje nejčastěji využívané biometrické metody. Ve druhé části je popsán postup pro rozpoznání obličeje v obraze. Podrobněji je popsána metoda detekce Viola-Jones a metoda rozpoznávání PCA, která bude implementována v Matlabu. Poslední, praktická část je věnovaná popisu návrhu snímání videosekvencí, implementací metody PCA do Matlabu a diskuzí dosažených výsledků.
|
|
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.
|
|
Automatické počítaní lidí z panoramatické fotografie
Blucha, Ondřej ; Kolář, Martin (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá automatickým počítáním lidí z panoramatické fotografie. Toto je velmi užitečné pro počítání velkého počtu lidí, například na stadionech nebo na koncertech. Skládá se ze dvou částí. První částí je spojování fotografií, ke které byly použity příznakově založené metody. Druhou částí je počítáni osob pomocí detekce obličejů, ke které byl použit detektor Viola-Jones. Pomocí testování bylo zvoleno ideální nastavení parametrů použitých metod pro daný problém.
|