|
|
Detekce zahalených tváří v obraze
Malý, Ondřej ; Kříž, Petr (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Cílem práce je nastudovat a otestovat současné metody pro detekování tváře na zahalených tvářích a vyhodnotit výsledky. V první kapitole je teoreticky rozebráno 5 zvolených metod a v druhé kapitole jsou jednotlivé metody vyhodnoceny, jak pro soubor Wider Face, tak pro vlastní soubor fotek se zahalenými tvářemi. Následně je metoda Dlib CNN vylepšena pro lepší detekci zahalených tváří a přeprogramována pro detekci míry zahalení z testovaného obrázku
|
|
|
Camera security of the object with low data flow
Vašková, Barbora ; Jeřábek, Jan (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
The topic of this master's thesis is devoted to design and realization of autonomous camera system of the selected object with possibility of remote access. The content of the theoretical part is description of components of the camera system and close analysis of the used software, including the selection of suitable components. The practical part is approaching to the initial installation of the system and verification of the functionality of individual components based on simple commands. The next step is developing an mobile application comunicattting with the camera system based on low data flow.
|
|
|
An automatic football match event detection
Dvonč, Tomáš ; Říha, Kamil (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
This diploma thesis describes methods suitable for automatic detection of events from video sequences focused on football matches. The first part of the work is focused on the analysis and creation of procedures for extracting informations from available data. The second part deals with the implementation of selected methods and neural network algorithm for corner kick detection. Two experiments were performed in this work. The first captures static information from one image and the second is focused on detection from spatio-temporal data. The output of this work is a program for automatic event detection, which can be used to interpret the results of the experiments. This work may figure as a basis to gain new knowledge about the issue and also to the further development of detection events from football.
|
|
|
Image based smoke and fire detection
Ďuriš, Denis ; Burda, Karel (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
This diploma thesis deals with the detection of fire and smoke from the image signal. The approach of this work uses a combination of convolutional and recurrent neural network. Machine learning models created in this work contain inception modules and blocks of long short-term memory. The research part describes selected models of machine learning used in solving the problem of fire detection in static and dynamic image data. As part of the solution, a data set containing videos and still images used to train the designed neural networks was created. The results of this approach are evaluated in conclusion.
|
|
| |
|
| |
|
|
Deep learning based sound event recognition
Bajzík, Jakub ; Kiska, Tomáš (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
This paper deals with processing and recognition of events in audio signal. The work explores the possibility of using audio signal visualization and subsequent use of convolutional neural networks as a classifier for recognition in real use. Recognized audio events are gunshots placed in a sound background such as street noise, human voice, animal sounds, and other forms of random noise. Before the implementation, a large database with various parameters, especially reverberation and time positioning within the processed section, is created. In this work are used freely available platforms Keras and TensorFlow for work with neural networks.
|
|
|
Robot s autonomním audio-vizuálním řízením
Dvořáček, Štěpán ; Mašek, Jan (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací mobilního robota s autonomním audiovizuálním řízením. Tento robot je schopen pohybu na základě senzorů složených z kamery a mikrofonu. Konstrukce se skládá z komponent vyrobených 3D tiskem a všesměrových kol Mecanum. Software využívá knihovnu OpenCV pro zpracování obrazu a algoritmy pro výpočet MFCC a DTW pro rozpoznávání hlasových pokynů.
|
|
|
Software pro manuální ostření kamery s rozlišením 4K
Sláma, Adam ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Kříž, Petr (vedoucí práce)
Práce obsahuje analýzu v současné době používaných metod, jejichž cílem je určit míru ostrosti obrazu. Tato analýza se použila pro vytvoření programu, který vyhodnocuje míru ostrosti obrazu v procentuální míře a pracuje v reálném čase. Dále aplikace dokáže ve snímku za určitých podmínek najít předem definovaný obrazec a v tomto místě měřit míru ostrosti. Druhou možnost představuje metoda, která hledá nejvhodnější místo pro ostření ve střední části obrazu. Závěrečná část práce obsahuje záznamy o testovacích měřeních, které byly provedeny v odlišných scénách.
|
|
|
Food classification using deep neural networks
Kuvik, Michal ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
The aim of this thesis is to study problems of deep convolutional neural networks and the connected classification of images and to experiment with the architecture of particular network with the aim to get the most accurate results on the selected dataset. The thesis is divided into two parts, the first part theoretically outlines the properties and structure of neural networks and briefly introduces selected networks. The second part deals with experiments with this network, such as the impact of data augmentation, batch size and the impact of dropout layers on the accuracy of the network. Subsequently, all results are compared and discussed with the best result achieved an accuracy of 86, 44% on test data.
|
host ::
RSS.