Název:
Podobnost obrazů na základě bodů zájmu
Překlad názvu:
Image similarity measurement using points of interest
Autoři:
Jelínek, Ondřej ; Uher, Václav (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2015
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
V této práci je představena nová metoda pro určení přítomnosti hledaného objektu v prozkoumávaném obrazu. Tato metoda je postavena na analýze klíčových bodů obrazu a výpočtu jejich parametrů. Získané parametry jsou potom použity pro vytvoření rozhodovacího modelu s využitím metod strojového učení. Model dokáže na základě vstupních dat určit, zda se hledaný objekt v obrazu nachází a také jak moc je nalezený objekt podobný vybranému vzoru. Nová metoda je zde podrobně popsána, je vyhodnocena její přesnost a porovnána s již existujícími detektory. Oproti těmto detektorům, mezi které patří například SURF, je úspěšnost detekce nové metody o více než 40% vyšší. Pro pochopení problematiky detekce objektu v obrazu je zde shrnut a popsán postup detekce včetně nejpoužívanějších algoritmů provádějících funkci daného kroku detekce.
This paper presents a new object detection method. The method is based on keypoints analysis and their parameters. Computed parameters are used for building a decision model using machine learning methods. The model is able to detect object in the picture based on input data and compares its similarity to the chosen example. The new method is described in detail, its accuracy is evaluated and this accuracy is compared to other existing detectors. The new method’s detection ability is by more than 40% better than detection ability of detectors like SURF. In order to understand the object detection this paper describes the process step by step including popular algorithms designed for specific roles in each step.
Klíčová slova:
bod zájmu; detekce; klíčový bod; nová metoda; popis; příznak; strojové učení; description; detection; feature; interest point; keypoint; machine learning; new method
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/39976