|
|
Fusing image and non-grid-like data for object segmentation
Repka, Samuel ; Nosko, Svetozár (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Quite often, a phenomenon of interest can described by more than one data source. For example, a car's appearance shows its colour and brand, but not its engine status. However, other data sources do provide us with this information, be it a sound or mere touch. Such data source is often referred to as a modality. While using a single data source to extract the needed information may be sufficient, the addition of more modalities can be beneficial, because of their complementary nature. This data fusion, however, may be a quite challenging process. Different kinds of data have different properties, structures and various challenges connected to them. A plethora of different methods has been proposed, but usually, the methods are very data-dependent. This thesis presents a new approach to the fusion of two modalities, primarily for the purpose of image segmentation. One of the modalities is image, and the second one is any non-grid-like modality. The method uses a graph to jointly represent both modalities, aiming to capture the intra and inter-modalities relationships as accurately as possible. The graph is then processed, producing a graph with fused data, or a direct segmentation. The proposed method was evaluated on two datasets (from the fields of mineralogy and timber processing) and compared to another solution, showing both the potential and limitations of the method. In case of the mineralogy dataset, the results are very encouraging, showing that the method is capable of data fusion, even outperforming a contemporary method. In case of the timber dataset, the results were not as conclusive, as the method failed to improve the results when compared to a baseline solution, which may have been caused by a challenging dataset.
|
|
|
Using dense X-ray reconstructions for developing virtual sawing method
Kunda, Matej ; Nosko, Svetozár (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
The usage of machine learning and computer optimisation is growing and reaches many fields, and the sawmilling industry is no exception. With optimisation algorithms and virtual sawing, sawmills can produce boards and other wooden products of much higher quality. The main factor that degrades the quality of boards is knots. Knots are the leftovers of branches present in every piece of log and sawn boards. However, their position can be altered with sawing optimisation methods, and the board grade and price maximised. This Master's thesis aimed to develop one of the sawing optimisation methods -- sawing angle optimisation. Before sawing, the log can be rotated, and the location of knots on boards can be controlled. The optimisation method works by converting X-ray data to a function that represents knot locations along the polar angles in the wood and another function that contains Gaussian curves at the corner points of boards in the sawing pattern. Finally, a cross-correlation is computed and minimised between these two functions, resulting in knots avoiding the corner areas. The proposed method works on a simple principle, is computationally effective and can be deployed in real-time applications. The developed method was evaluated by applying virtual sawing using the angles obtained on a challenging dataset containing annotated X-ray data of logs, which was compared with ground truth data and an average result. The thesis resulted in an impressive decrease in arris knots count in an already highly optimised sawing environment.
|
|
|
Detection of Nudity in an Image Data
Pešková, Daniela ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
The focus of this thesis is the creation of a tool capable of detecting nudity in image data. This is achieved by training a model to detect incriminated body parts and creating an algorithm capable of detecting skin. The resulting tools can be used for automatic nudity detection in images. The first part of the thesis focuses on the theory of neural networks and computer vision, with an emphasis on skin detection. The second part discusses the approach chosen for creating the dataset, the process of creation and training the model capable of detecting nudity in images, as well as the algorithmic approach.
|
|
|
Zobrazení virtuální grafiky a animací pro sportovní analýzu
Očenáš, Daniel Miloslav ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cieľom bakalárskej práce je vytvoriť súbor nástrojov použitých pri analýze videozáznamov športových podujatí, predovšetkým futbalových zápasov. Užívateľ môže nástroje použiť na zvýraznenie vybraných hráčov, ktorí sú ďalej trackovaní a zvýrazňovaní. Ďalej manuálne vytvárať smerovníky, znázorňujúce smer pohybu hráča alebo lopty. Trojrozmerné objekty sú vytvárané perspektívnym skreslením korešpondujúcim so scénou, ktorá je zachytená kamerou. Teoretická časť bakalárskej práce uvádza prehľad odbornej literatúry potrebnej na správne zobrazenie grafických objektov do videa v duchu rozšírenej reality. Praktická časť práce je zameraná na implementáciu a vizualizáciu grafických nástrojov s použitím knižnice OpenGL.
|
|
|
Využití akcelerátoru neuronových sítí na Raspberry PI
Barna, Kristian ; Sekanina, Lukáš (oponent) ; Vašíček, Zdeněk (vedoucí práce)
Predkladaná bakalárska práca sa zoberá štatistickým vyhodnotením výkonnosti hardwardového akcelerátora hĺbkových neurónových sieti. Opisuje Konvolučné neurónové siete spolu s matematickými výpočtami. Vysvetľuje ich akceleráciu a prevod do formátu vhodného pre akcelerátor Intel Movidius NCS. Experimentálne sa porovnalo 8 hardvérových platforiem a 22 náročností neurónovej sieti. Bolo demonštrované až 105 násobné zlepšenie pre izolovanú inferenciu MobileNetV2 siete na platformu Raspbery Pi za pomoci akcelrátora. Výkon medzi testovanými platformami sa vyhodnocoval aj z energetického hľadiska. Aplikáciou na rozpoznanie identity tváre sa demonštrovali podmienky reálneho použitia. Odkryli sa možné limity akcelerácie CNN na zariadeniach s obmedzeným výkonom (Raspberry Pi), najmä v súvislosti s nevhodným výberom vstupného rozlíšenia obrazu. Všetky merania boli vyhodnocované štatistickými postupmi.
|
|
|
Detekce objektů v laserových skenech pomocí konvolučních neuronových sítí
Marko, Peter ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Práca sa zaoberá detekciou čiary vodorovného dopravného značenia z mračna bodov, ktoré bolo získané laserovým mobilným mapovaním. Systém pracuje interaktívne v spolupráci s užívateľom, ktorý vyznačí počiatok čiary dopravného značenia. Program postupne deteguje zvyšné časti dopravného značenia a vytvorí ich vektorovú reprezentáciu. Na začiatku je mračno bodov premietnuté do vodorovnej roviny a výsledkom je 2D obrázok, ktorý je segmentovaný konvolučnou neurónovou sieťou U-Net. Segmentácia označuje jednu dopravnú čiaru. Segmentácia je prevedená na lomenú čiaru, ktorú je možné použiť v geo-informačnom systéme. Sieť U-Net pri testovaní dosiahla presnosť segmentácie 98,8\%, špecificitu 99,5\% a senzitivitu 72,9\%. Odhadnutá lomená čiara dosiahla priemernú odchýlku 1,8cm.
|
|
|
Detekce objektů
Baáš, Filip ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá detekciou tvarovo nemenných objektov na snímkach. Pre detekciu je využitý algoritmus hranového vzdialenostného párovania, ktorý je na tieto účely stavaný. Prvá časť tejto práce je určená teoretickému vysvetleniu princípu tohto algoritmu. Sú tu vysvetlené najpoužívanejšie spôsoby prevedenia vzdialenostnej transformácie, potrebnej pre tento algoritmus. Ďalej je tu vysvetlený výpočet hranovej vzdialenosti a pyramídová reprezentácia informácií. Druhá časť je venovaná vývojovým nástrojom použitým v tejto práci, ktorými sú vývojové prostredie Visual Studio a knižnice OpenCV pre spracovanie obrazu a Qt pre tvorbu grafického používateľského rozhrania. V poslednej časti tejto práce je popísaná praktická realizácia detekcie objektov. Je tu popísaný spôsob akým sú objekty renderované, postup vytvorenia vzoru z renderovaného obrazu, spôsob vytvorenia sady vzorov, porovnanie rýchlostí vzdialenostných transformácií počítaných v rôznych metrikách, porovnanie obyčajnej a pyramídovej detekcie a spôsob vyhodnotenia detekcie. V závere práce sú zhrnuté dosiahnuté výsledky práce.
|
|
|
Dekódování čárového kódu v obraze v reálném čase
Krupa, Martin ; Kajan, Rudolf (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem práce je popsat čárové kódy používané běžně v praxi a vytvořit aplikaci, která bude za pomocí počítačového vidění zvolené kódy detekovat a rozpoznávat v reálnem čase. Nejdříve popisuje klasické, lineární čárové kódy, pak následuje popis dvourozměrných maticových kódů, jejich vznik, použití a struktura. Detailněji je rozebrán princip lokalizace, kódování a dekódování QR Kódu, s kterým se dále v práci pracuje. Taktéž je uveden stručný popis počítačového vidění a knihovny OpenCV. Následuje popis návrhu a implemenace aplikace na lokalizaci a rozpoznávání QR Kódů. Nakonec je popsané testování aplikace a jsou zhrnuty výsledky a možnosti pokračování práce.
|
|
|
Zhodnocení vlastností algoritmů stereovize v nástroji Computer Vision System pro MATLAB
Lauko, Matúš ; Růžička, Michal (oponent) ; Grepl, Robert (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá posúdením možností a limitov aplikácie stereovízie na orientáciu v priestore využitím nástrojov v MATLABe. Predpokladá sa použitie u robota. V praktickej časti sa využíva prostredie Simulink 3D Animation Toolbox, v ktorom sú vytvárané testovacie scény. Úvodná časť je venovaná rešeršným štúdiám týkajúcich sa počítačového videnia, stereovízie a popisu nástrojov Computer Vision System Toolbox a Simulink 3D Animation v MATLABe. V ďalšej časti je popísaný model v ktorom sú testované vlastnosti algoritmu výpočtu. Testuje sa presnosť a rýchlosť, pričom je zohľadnený vplyv viacerých faktorov.
|
|
|
Vyhledávání korespondence ve stereosnímcích tváří
Klaudíny, Martin ; Kršek, Přemysl (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá problematikou 3D skenovania ľudských tvárí. Väčšina súčasných systémov pre skenovanie tvárí využíva projekciu vzoru. Cieľom diplomovej práce je vyvinúť 3D skenovací systém pre tváre založený na pasívnej stereoskopickej fotogrammetrii. Fotografie tváre s vysokým rozlíšením sú zachytené párom kalibrovaných fotoaparátov. Predspracovanie snímkov pozostáva z odstránenia deformácie optickým systémom, rektifikácie obrazového páru a extrakcie tvárovej časti. Dôraz je kladený na párovanie stereosnímkov. Tri rôzne prístupy k vyhľadávaniu korešpondencie v stereosnímkoch sú prezentované - lokálna technika, globálna technika používajúca rez grafom a hybridná technika spájajúca predošlé dve. Nakoniec je 3D model zrekonštruovaný z nájdenej korešpondencie. Výsledky ukazujú, že kvalitné 3D modely tváre môžu byť získané napriek tradičným ťažkostiam s párovaním stereosnímkov tváre bez vzoru. Taktiež je možné udržať výpočtové nároky na akceptovateľnej úrovni, hoci majú spracovávané snímky vysoké rozlíšenie.
|
host ::
RSS.