|
|
Videokodek - komprese videosekvencí
Bařina, David ; Motlíček, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá moderními metodami ztrátové komprese statického obrazu a videa. Mezi tyto metody patří vlnková transformace a algoritmus SPIHT. Na základě získaných poznatků je implementován videokodek. Tento kodek používá k rozkladu obrazu Daubechiesové vlnky. Na získané koeficienty je následně aplikována modifikovaná varianta algoritmu SPIHT. Velké úsilí je věnováno optimalizaci tohoto výpočtu. Kodek lze použít v prostředí multimediálních frameworků Video for Windows, DirectShow a FFmpeg. Na konci práce je vytvořený kodek srovnán s kodeky běžně používanými.
|
|
|
SMART CAR: detekce dopravních značek
Brzoza, Martin ; Motlíček, Petr (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá známými postupy detekce dopravních značek ve video sekvenci. Z úvodu se věnuje jejich popsání a vytyčení hlavních výhod a nevýhod s ohledem na rychlost zpracování a přesnosti detekce. V dalších kapitolách je pak navržen kompletní systém pro detekci a klasifikaci dopravních značek. V závěru je tento systém otestován na vytvořené testovací sadě dat a zhodnoceny výsledky experimentů. Práce je zaměřena na metodu Template Matching pro klasifikaci a model hodnocení barevného vzhledu CieCam97, pro hledání kandidátních oblastí.
|
|
|
Detekce vozovky
Melichar, Jiří ; Motlíček, Petr (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o metodě detekce povrchu vozovky v obraze a je inspirovaná prací S. Thruna a H. Dahlkampa. Metoda pracuje s barevnými modely vozovky, které bývají přizpůsobeny měnícímu se prostředí. Tyto modely jsou využity ke klasifikaci obrazu, jejímž výstupem je detekovaná vozovka v obraze. Metoda je podrobně popsaná, implementovaná a důkladně testovaná. Výsledky testů jsou diskutovány a jsou navrhnuty způsoby zlepšení metody.
|
|
|
Detekce objektů v obraze
Vaľko, Tomáš ; Motlíček, Petr (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Detekce objektů v obraze je velmi populární téma už několik let. Značí o tom mnoho prací v této oblasti počítačové vědy. V této práci se věnujeme klasifikaci objektů, konkrétně lidských obličejů, jako jedním z nejzajímavějších objektů na zpracování. Ke klasifikaci používáme neuronové sítě, naučené na databáze obličejů. Zkoumá se vplyv velikosti databáze a předzpracovaní digitálního obrazu na učení neuronové sítě. Práce implementuje jednoduchý detektor a lokalizátor obličejů. Obsahuje shrnutí úspěšných i méně úspěšných výsledků a naznačuje další možný vývoj systému v budoucnu.
|
|
|
Harmonizace melodie
Svoboda, Jan ; Motlíček, Petr (oponent) ; Fapšo, Michal (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce bylo prozkoumat možnosti automatické harmonizace melodie. Výsledný harmonizační systém je postaven na slovníkové metodě založené na komprimačním algoritmu LZW. Výstupem systému jsou zharmonizované melodie ve formátu MusicXML.
|
|
|
Detekce objektů v obraze
Vaľko, Tomáš ; Motlíček, Petr (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Detekce objektů v obraze je velmi populární téma už několik let. Značí o tom mnoho prací v této oblasti počítačové vědy. V této práci se věnujeme klasifikaci objektů, konkrétně lidských obličejů, jako jedním z nejzajímavějších objektů na zpracování. Ke klasifikaci používáme neuronové sítě, naučené na databáze obličejů. Zkoumá se vplyv velikosti databáze a předzpracovaní digitálního obrazu na učení neuronové sítě. Práce implementuje jednoduchý detektor a lokalizátor obličejů. Obsahuje shrnutí úspěšných i méně úspěšných výsledků a naznačuje další možný vývoj systému v budoucnu.
|
|
|
SMART CAR: detekce dopravních značek
Brzoza, Martin ; Motlíček, Petr (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá známými postupy detekce dopravních značek ve video sekvenci. Z úvodu se věnuje jejich popsání a vytyčení hlavních výhod a nevýhod s ohledem na rychlost zpracování a přesnosti detekce. V dalších kapitolách je pak navržen kompletní systém pro detekci a klasifikaci dopravních značek. V závěru je tento systém otestován na vytvořené testovací sadě dat a zhodnoceny výsledky experimentů. Práce je zaměřena na metodu Template Matching pro klasifikaci a model hodnocení barevného vzhledu CieCam97, pro hledání kandidátních oblastí.
|
|
|
Detekce vozovky
Melichar, Jiří ; Motlíček, Petr (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o metodě detekce povrchu vozovky v obraze a je inspirovaná prací S. Thruna a H. Dahlkampa. Metoda pracuje s barevnými modely vozovky, které bývají přizpůsobeny měnícímu se prostředí. Tyto modely jsou využity ke klasifikaci obrazu, jejímž výstupem je detekovaná vozovka v obraze. Metoda je podrobně popsaná, implementovaná a důkladně testovaná. Výsledky testů jsou diskutovány a jsou navrhnuty způsoby zlepšení metody.
|
|
|
Harmonizace melodie
Svoboda, Jan ; Motlíček, Petr (oponent) ; Fapšo, Michal (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce bylo prozkoumat možnosti automatické harmonizace melodie. Výsledný harmonizační systém je postaven na slovníkové metodě založené na komprimačním algoritmu LZW. Výstupem systému jsou zharmonizované melodie ve formátu MusicXML.
|
|
|
Videokodek - komprese videosekvencí
Bařina, David ; Motlíček, Petr (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá moderními metodami ztrátové komprese statického obrazu a videa. Mezi tyto metody patří vlnková transformace a algoritmus SPIHT. Na základě získaných poznatků je implementován videokodek. Tento kodek používá k rozkladu obrazu Daubechiesové vlnky. Na získané koeficienty je následně aplikována modifikovaná varianta algoritmu SPIHT. Velké úsilí je věnováno optimalizaci tohoto výpočtu. Kodek lze použít v prostředí multimediálních frameworků Video for Windows, DirectShow a FFmpeg. Na konci práce je vytvořený kodek srovnán s kodeky běžně používanými.
|
host ::
RSS.