|
|
Segmentace barevných snímků pomocí umělé neuronové sítě
Zátopek, Michal ; Jirsík, Václav (oponent) ; Hynčica, Tomáš (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá možnostmi využití umělých neuronových sítí v oblasti segmentace barevného obrazu. Popisuje umělé neuronové sítě obecně od základních pojmů. Nejprve se věnuje rozboru základních modelů využívaných pro segmentaci barevného obrazu a jejich porovnání. Z těchto sítí je vybrán nejvhodnější kandidát pro řešení zadaného problému (segmentace obrazu s vyčleněným objektem zájmu). Dále se věnuje popsání některých barevných modelů využívaných pro reprezentaci barev. Modely jsou porovnány a na základě jejich vlastností je vybrán nejvhodnější. Na základě předchozích výběrů, neuronové sítě a barevných prostorů, je vytvořena aplikace pro segmentaci vstupního obrazu. S její pomocí se otestují vybrané barevné modely z hlediska kvality segmentace.
|
|
|
Metody strojového vidění pro rozpoznání dopravního značení
Zátopek, Michal ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou strojového vidění v oblasti rozpoznávání dopravního značení. Nejprve se věnuje strojovému vidění v obecných dopravních situacích. Současně s dopravními aplikacemi je pozornost také věnována možnému autonomnímu vozidlu a aplikacím pro rozpoznávání dopravního značení. Hlavní část práce je věnována popsání a implementaci několika metod pro barevnou a tvarovou lokalizaci dopravního značení ve scéně a identifikačním algoritmům. Kromě samotné implementace jsou tyto algoritmy podrobeny také několika experimentům na zhodnocení jejich úspěšnosti. Součástí této práce je také galerie snímků s dopravním značením včetně souboru s popisnou anotací pro automatické testování algoritmů.
|
|
|
Segmentace barevných snímků pomocí umělé neuronové sítě
Zátopek, Michal ; Jirsík, Václav (oponent) ; Hynčica, Tomáš (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá možnostmi využití umělých neuronových sítí v oblasti segmentace barevného obrazu. Popisuje umělé neuronové sítě obecně od základních pojmů. Nejprve se věnuje rozboru základních modelů využívaných pro segmentaci barevného obrazu a jejich porovnání. Z těchto sítí je vybrán nejvhodnější kandidát pro řešení zadaného problému (segmentace obrazu s vyčleněným objektem zájmu). Dále se věnuje popsání některých barevných modelů využívaných pro reprezentaci barev. Modely jsou porovnány a na základě jejich vlastností je vybrán nejvhodnější. Na základě předchozích výběrů, neuronové sítě a barevných prostorů, je vytvořena aplikace pro segmentaci vstupního obrazu. S její pomocí se otestují vybrané barevné modely z hlediska kvality segmentace.
|
|
|
Metody strojového vidění pro rozpoznání dopravního značení
Zátopek, Michal ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou strojového vidění v oblasti rozpoznávání dopravního značení. Nejprve se věnuje strojovému vidění v obecných dopravních situacích. Současně s dopravními aplikacemi je pozornost také věnována možnému autonomnímu vozidlu a aplikacím pro rozpoznávání dopravního značení. Hlavní část práce je věnována popsání a implementaci několika metod pro barevnou a tvarovou lokalizaci dopravního značení ve scéně a identifikačním algoritmům. Kromě samotné implementace jsou tyto algoritmy podrobeny také několika experimentům na zhodnocení jejich úspěšnosti. Součástí této práce je také galerie snímků s dopravním značením včetně souboru s popisnou anotací pro automatické testování algoritmů.
|
host ::
RSS.