|
|
Metody pro zjišťování podobnosti obrazů
Jandera, Pavel ; Říha, Kamil (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Práce se v teoretické části zabývá postupy používanými při vyhledávání v databázi obrazů. Jsou rozebrány dva základní možné přístupy - hledání na základě textového popisu a hledání dle popisu obsahu. Dále jsou uvedeny metody, pomocí kterých se určuje podobnost dvou obrazů. V praktické části jsou podrobně popsány algoritmy výpočtu a postup implementace tří vybraných příznaků používaných pří obrazovém vyhledávání. V další části práce je uveden postup testovaní implementovaných algoritmů a jsou prezentovány dosažené výsledky. V závěru je uveden postup implementace operátoru prostředí Rapidminer, který využívá všechny implementované metody. Operátor umožňuje porovnávání podobnosti obrazů, vyhledávání nejpodobnějších obrazů v databázi a zkopírování nejpodobnějších obrazů z databáze do výstupní složky.
|
|
|
Vyhledání podobných obrázků pomocí popisu barevným histogramem
Sailer, Zbyněk ; Hradiš, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Práce je postavena na popisu existujících metod vyhledávání podobných obrázků. Obsahuje souhrn způsobů popisu obrazu a kódování globálního i lokálního popisu (SIFT, atd.). Dále se věnuje způsobu efektivního vyhledávání v mnohorozměrném prostoru (LSH). Vlastní práce pak pokračuje návrhem a otestováním tří globálních deskriptorů využívajících barevné histogramy, histogram gradientů a kombinaci obou variant. Poslední část se věnuje vyhledávání podobných obrázků s využitím navržených deskriptorů a indexační metody LSH a porovnáním výsledků s existující metodou. Výsledkem práce je experimentální aplikace demonstrující navržené řešení.
|
|
|
Sledování objektu ve videu
Sojma, Zdeněk ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Diplomová práce popisuje principy činnosti nejvíce používaných druhů systémů pro sledování různých objektů ve videu a poté se především zaměřuje na popis a implementaci algoritmu pro interaktivní offline sledování obecných barevných objektů, jehož přednost spočívá ve vysoké přesnosti výpočtu trajektorie. Systém vytváří trajektorii z dat, jež jsou specifikována uživatelem při startu aplikace a poté interaktivně modifikována či přidávána za účelem zlepšení přesnosti výpočtu. Algoritmus je založen na detektoru, který pracuje na základě barevných příznaků, a na časové koherenci pohybu objektu, pomocí níž se vypočte více pravděpodobných trajektorií objektu. Výsledná optimální trajektorie je poté spočtena pomocí dynamického programování, jehož parametry jsou opět interaktivně upravovány uživatelem. Systém na videu o rozlišení 480x360 bodů pracuje rychlostí v rozmezí 15 až 70 snímků za vteřinu. Práce se dále zabývá vytvořením nástroje na optimální vyhodnocení úspěšnosti sledovacího algoritmu a diskutuje dosažené výsledky.
|
|
|
Přechody scén ve videu
Klicnar, Lukáš ; Herout, Adam (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Detekce přechodů ve videu je proces automatického nalezení hranic mezi jednotlivými scénami. Tato práce se zabývá převážně detekcí střihů, postupné přechody jsou ale rovněž uvažovány. Vysvětleny jsou základní pojmy z této oblasti a stručně představeny doposud používané metody. Stěžejní částí je návrh a implementace detektoru přechodů. Ten je založen na kombinaci dvou přístupů. Prvním je porovnávání barevných histogramů sousedních snímků. Druhý, méně tradiční, je založen na sledování výrazných bodů ve videu. Analýza průběhu těchto příznaků probíhá pomocí odhadu jeho derivace. Systém byl otestován na vlastní sadě ručně anotovaných dat. Ukázalo se, že oba příznaky jsou pro detekci přechodů vhodné. Detektor byl schopný nalézt většinu střihů při zachování dobré přesnosti. Prokázala se schopnost detekovat i některé postupné přechody.
|
|
|
Přechody scén ve videu
Klicnar, Lukáš ; Herout, Adam (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Detekce přechodů ve videu je proces automatického nalezení hranic mezi jednotlivými scénami. Tato práce se zabývá převážně detekcí střihů, postupné přechody jsou ale rovněž uvažovány. Vysvětleny jsou základní pojmy z této oblasti a stručně představeny doposud používané metody. Stěžejní částí je návrh a implementace detektoru přechodů. Ten je založen na kombinaci dvou přístupů. Prvním je porovnávání barevných histogramů sousedních snímků. Druhý, méně tradiční, je založen na sledování výrazných bodů ve videu. Analýza průběhu těchto příznaků probíhá pomocí odhadu jeho derivace. Systém byl otestován na vlastní sadě ručně anotovaných dat. Ukázalo se, že oba příznaky jsou pro detekci přechodů vhodné. Detektor byl schopný nalézt většinu střihů při zachování dobré přesnosti. Prokázala se schopnost detekovat i některé postupné přechody.
|
|
|
Sledování objektu ve videu
Sojma, Zdeněk ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Diplomová práce popisuje principy činnosti nejvíce používaných druhů systémů pro sledování různých objektů ve videu a poté se především zaměřuje na popis a implementaci algoritmu pro interaktivní offline sledování obecných barevných objektů, jehož přednost spočívá ve vysoké přesnosti výpočtu trajektorie. Systém vytváří trajektorii z dat, jež jsou specifikována uživatelem při startu aplikace a poté interaktivně modifikována či přidávána za účelem zlepšení přesnosti výpočtu. Algoritmus je založen na detektoru, který pracuje na základě barevných příznaků, a na časové koherenci pohybu objektu, pomocí níž se vypočte více pravděpodobných trajektorií objektu. Výsledná optimální trajektorie je poté spočtena pomocí dynamického programování, jehož parametry jsou opět interaktivně upravovány uživatelem. Systém na videu o rozlišení 480x360 bodů pracuje rychlostí v rozmezí 15 až 70 snímků za vteřinu. Práce se dále zabývá vytvořením nástroje na optimální vyhodnocení úspěšnosti sledovacího algoritmu a diskutuje dosažené výsledky.
|
|
|
Vyhledání podobných obrázků pomocí popisu barevným histogramem
Sailer, Zbyněk ; Hradiš, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Práce je postavena na popisu existujících metod vyhledávání podobných obrázků. Obsahuje souhrn způsobů popisu obrazu a kódování globálního i lokálního popisu (SIFT, atd.). Dále se věnuje způsobu efektivního vyhledávání v mnohorozměrném prostoru (LSH). Vlastní práce pak pokračuje návrhem a otestováním tří globálních deskriptorů využívajících barevné histogramy, histogram gradientů a kombinaci obou variant. Poslední část se věnuje vyhledávání podobných obrázků s využitím navržených deskriptorů a indexační metody LSH a porovnáním výsledků s existující metodou. Výsledkem práce je experimentální aplikace demonstrující navržené řešení.
|
|
|
Metody pro zjišťování podobnosti obrazů
Jandera, Pavel ; Říha, Kamil (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Práce se v teoretické části zabývá postupy používanými při vyhledávání v databázi obrazů. Jsou rozebrány dva základní možné přístupy - hledání na základě textového popisu a hledání dle popisu obsahu. Dále jsou uvedeny metody, pomocí kterých se určuje podobnost dvou obrazů. V praktické části jsou podrobně popsány algoritmy výpočtu a postup implementace tří vybraných příznaků používaných pří obrazovém vyhledávání. V další části práce je uveden postup testovaní implementovaných algoritmů a jsou prezentovány dosažené výsledky. V závěru je uveden postup implementace operátoru prostředí Rapidminer, který využívá všechny implementované metody. Operátor umožňuje porovnávání podobnosti obrazů, vyhledávání nejpodobnějších obrazů v databázi a zkopírování nejpodobnějších obrazů z databáze do výstupní složky.
|
host ::
RSS.