|
|
Inteligentní bojové jednotky
Kužela, Martin ; Janeček, Petr (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Výcvik vojenských jednotek v terénu je spojen s velkými náklady, ať už se jedná o finance, materiální nebo lidské zdroje. Proto se čím dál tím více klade důraz na výcvik bojových jednotek prostřednictvím simulátoru. Pro řádný výcvik je pak potřeba, aby se inteligence simulovaných jednotek co nejvíce podobala inteligenci lidské, aby mohla úspěšně nahradit lidského protivníka. Tato práce se zabývá návrhem postupu realizace inteligentního chování bojové jednotky, který bude aplikovatelný na prostředí simulátoru firmy E-COM s.r.o. Je zde obecně popsána problematika inteligentních agentů a způsobu dosažení jejich racionálního chování a autonomie. V této práci je také popsán a rozebrán návrh realizace inteligentní jednotky a její komunikace s okolním prostředím. Dále se zabývá základní implementací vytvořeného návrhu a nad ní provedenými experimenty.
|
|
|
Rozpoznání typu střelné zbraně v obraze
Čech, Ondřej ; Drahanský, Martin (oponent) ; Dvořák, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout, implementovat a otestovat metody pro klasifikaci typu zbraně v obraze do kategorií na krátké a dlouhé, a dále pak na jednoranové, víceranové, opakovací a samonabíjecí nebo samočinné. Tento problém byl řešen použitím SVM klasifikátoru spolu s Harrisovým rohovým detektorem, deskriptorem FREAK a metodou Bag of Words. Výsledný program dosahuje přesnosti 13,3 %.
|
|
|
Mapování dopravního značení za pomoci metod zpracování obrazu
Leško, Vladimír ; Drahanský, Martin (oponent) ; Novotný, Tomáš (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním dopravního značení z videozáznamu, získávaným GPS záznamu a vložením dopravních značek s odpovídajícími GPS souřadnicemi do centrální databáze OSM. V jednotlivých kapitolách sou postupně představené metody detekce a klasifikace obrazu, obeznámení s projektem OSM a jeho zásuvným modulem JOSM, návrh a samotná implementace výsledné aplikace a zásuvného modulu. V poslední kapitole sou představené výsledky testovaní aplikace na deseti videozáznamech. Závěr obsahuje zhodnocení práce s možnými rozšířeními.
|
|
|
Klasifikátor biometrických obrazových dat
Tretter, Zdeněk ; Drahanský, Martin (oponent) ; Doležel, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a implementovat klasifikátor otisků prstů, který klasifikuje otisky prstů na základě typu snímače, ze kterého byly nasnímány. Čtenáři jsou v práci popsány existující typy snímačů otisků prstů a jednotlivé fáze klasifikace. Navržený klasifikátor využívá kaskády klasifikátorů vytrénovaných učícím algoritmem AdaBoost. Aplikace byla implementovaná v jazyce C++, s využitím knihovny OpenCV, pro operační systémy GNU/Linux a MS Windows.
|
|
|
Generování kryptografického klíče z biometrických vlastností oka
Semerád, Lukáš ; Hájek, Josef (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Hlavním tématem práce je vytvoření vzorců pro množství informační entropie v biometrických vlastnostech duhovky a sítnice. Toto odvětví je zatím v těchto biometrikách neprostudováno, proto se diplomová práce snaží zahájit výzkum tímto směrem. V práci jsou dále zmíněny historické souvislosti z oboru bezpečnosti a identifikace podle biometrických vlastností člověka, s případným přesahem pro využití v biometrikách duhovky a sítnice. Podrobně je probrán Daugmanův algoritmus pro převod snímku duhovky na binární kód, který může být využit jako kryptografický klíč. Součástí práce je i aplikace, která právě zmíněný převod provádí.
|
|
|
Biometric Recognition of 3D Faces
Mráček, Štěpán ; Drahanský, Martin (oponent) ; Dvořák, Radim (vedoucí práce)
This Master's Thesis was performed during a study stay at the Gjovik University College, Norway. This Thesis is about biometric 3D face recognition. A general biometric system as well as specific techniques used in 2D and 3D face recognition are described. An automatic modular 3D face recognition method will be proposed. The algorithm is developed, tested and evaluated on the Face Recognition Grand Challenge (FRGC) database. During the preprocessing part, facial landmarks are located on the face surface and the three dimensional model is aligned to a predefined position. In the comparison module, the input probe scan is compared to the gallery template. There are three fundamental face recognition algorithms employed during the recognition pipeline -- the eigenface method (PCA), the recognition using histogram-based features, and the recognition based on the anatomical-Bertillon features of the face. Finally the decision module fuses the scores provided by the utilized recognition techniques. The resulting performance is better than any of utilized recognition algorithms.
|
|
|
Sledování hlídaného prostoru a detekce narušení bezpečnosti kamerovým systémem
Goldmann, Tomáš ; Drahanský, Martin (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Tato práce obsahuje popis základních systému používaných pro sledování hlídaného prostoru. Ve stěžejní části práce jsem představil metody počítačového vidění vhodné pro detekci a klasifikaci objektů. Dále jsem na základě metody odečítání pozadí realizoval algoritmus pro detekci lidí, který využívá pro popis objektů histogram orientovaných gradientů a pro klasifikaci SVM klasifikátor. V poslední části práce se zabývám porovnáním deskriptoru založeného na histogramu orientovaných gradientů se SIFT deskriptory a vyhodnocením preciznosti detekčního algoritmu.
|
|
|
Datové nosiče minulosti a současnosti
Berecz, Tomáš ; Drahanský, Martin (oponent) ; Křena, Bohuslav (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá prenosnými dátovými nosčmi. V úvode sú popísané metriky, ktoré slúžia pre hodnotenie dátových nosičov, taktiež ako popis druhov ukládaných informácií. Ďalej prezentujem chronologický prehľad dátových nosičov spolu s detailným popisom. Na záver predkladám uvádzam prehľadové tabuľlky.
|
|
|
Biometrie s využitím snímků duhovky
Tobiášová, Nela ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Biometrické techniky jsou v současné době velmi rozšířené vědní odvětví. Biometrií je myšleno automatizované rozpoznávání osob na základě jejich anatomických rysů, v případě této diplomové práce duhovky oka. Rozpoznání pomocí duhovky se jeví jako nejslibnější z důvodu neinvazivního přístupu a nízké chybovosti. Zakladatelem biometrie oka je John G. Daugman. Z jeho prací vycházejí téměř všechny současné publikace. Tato diplomová práce se zabývá biometrií s využitím snímků duhovky. V úvodní části jsou popsány principy metod z oblasti biometrie na základě snímků duhovky. Následuje první praktická část věnovaná návrhu a realizaci dvou vybraných metod pro detekci vnitřní hranice duhovky. Třetí část této práce uvádí návrh a realizaci metody zpracování snímků duhovky za účelem klasifikace osob. Poslední kapitola je věnovaná vyhodnocení dosažených výsledků a jejich porovnání s publikovanými metodami.
|
|
| |
host ::
RSS.