|
|
Hledání objektů v obraze
Mišta, Petr ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Detekce objektů na základě barvy nepatří mezi standardně používané metody počítačového vidění. Existuje mnoho metod zabývajících se detekcí významných bodů, ale barevná informace byla doposud opomíjena. Cílem této diplomové práce je navrhnout metodu detekce významných barevných oblastí obrazu a tyto oblasti sesouhlasit s oblastmi detekovanými v jiném obraze. Jsou rozebrány vlastnosti detektorů, potřebné pro určení vzájemné korespondence obrazů, definován pojem významnosti barvy, popsány základní barevné modely a jejich vlastnosti, a představen návrh metody založené na statisticky zpracovávaných datech. Algoritmy pro detekci barevných oblastí využívají barevných modelů RGB a HSV. Sesouhlasení oblastí detekovaných v různých obrazech je prováděno pomocí Kohonenovy neuronové sítě. Tu je možné jedním vstupním vektorem naučit a druhý podle ní klasifikovat. Pro odstranění chybných klasifikací je používána metoda RANSAC. Ve výsledku metoda může sloužit pro základní a rychlé určení korespondencí mezi obrazy, nebo ke zrychlení běžně používaných metod detekce významných bodů. Na konci práce jsou představeny programy demonstrující funkčnost a možnosti navržených metod. Navržené algoritmy byly vypracovány v systému MATLAB.
|
|
| |
|
|
Analýza firmy vybranými metodami
Ingrová, Anna ; Mišta, Petr (oponent) ; Hanušová, Helena (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá rozborem a analýzou společnosti BKE a.s. pomocí SLEPTE analýzy, SWOT analýzy, Porterova pětifaktorového modelu a Kralickova Quicktestu. Na základě provedených analýz jsou navržena doporučení a opatření vedoucí ke zlepšení stávající situace podniku.
|
|
|
Analýza firmy vybranými metodami
Ingrová, Anna ; Mišta, Petr (oponent) ; Hanušová, Helena (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá rozborem a analýzou společnosti BKE a.s. pomocí SLEPTE analýzy, SWOT analýzy, Porterova pětifaktorového modelu a Kralickova Quicktestu. Na základě provedených analýz jsou navržena doporučení a opatření vedoucí ke zlepšení stávající situace podniku.
|
|
| |
|
|
Hledání objektů v obraze
Mišta, Petr ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Detekce objektů na základě barvy nepatří mezi standardně používané metody počítačového vidění. Existuje mnoho metod zabývajících se detekcí významných bodů, ale barevná informace byla doposud opomíjena. Cílem této diplomové práce je navrhnout metodu detekce významných barevných oblastí obrazu a tyto oblasti sesouhlasit s oblastmi detekovanými v jiném obraze. Jsou rozebrány vlastnosti detektorů, potřebné pro určení vzájemné korespondence obrazů, definován pojem významnosti barvy, popsány základní barevné modely a jejich vlastnosti, a představen návrh metody založené na statisticky zpracovávaných datech. Algoritmy pro detekci barevných oblastí využívají barevných modelů RGB a HSV. Sesouhlasení oblastí detekovaných v různých obrazech je prováděno pomocí Kohonenovy neuronové sítě. Tu je možné jedním vstupním vektorem naučit a druhý podle ní klasifikovat. Pro odstranění chybných klasifikací je používána metoda RANSAC. Ve výsledku metoda může sloužit pro základní a rychlé určení korespondencí mezi obrazy, nebo ke zrychlení běžně používaných metod detekce významných bodů. Na konci práce jsou představeny programy demonstrující funkčnost a možnosti navržených metod. Navržené algoritmy byly vypracovány v systému MATLAB.
|
host ::
RSS.