National Repository of Grey Literature 50 records found  1 - 10nextend  jump to record: Search took 0.01 seconds. 
Fusing image and non-grid-like data for object segmentation
Repka, Samuel ; Nosko, Svetozár (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor)
Objekt záujmu sa často dá popísať viacerými dátovými zdrojmi. Napríklad, z obrazu auta sa dá zistiť farba, značka, alebo aj jeho typ. Čo sa ale najskôr nedá, je zistiť stav motora, či beží alebo nie. Táto informácia sa ale dá zistiť inak, sluchom alebo aj dotykom. Aj keď je možné, že jeden dátový zdroj poskytuje všetky potrebné informácie, pridanie modality môže zlepšiť riešenie, kvôli možnej komplementarite dát. Tento proces dátovej fúzie môže byť ale pomerne komplikovaný proces. Rôzne dáta majú rôzne vlastnosti, štruktúry a rôzne výzvy, ktoré s nimi súvisia. Existuje veľké množstvo rôznych metód dátovej fúzie, ktoré sú ale často aplikovateľné len na konkrétne modality. Táto práca prezentuje nový prístup k dátovej fúzii dvoch modalít, primárne za účelom segmentácie obrazu. Jedna z modalít je obraz, druhá je ľubovoľná neštrukturovaná modalita. Prezentovaná metóda využíva graf na spoločnú reprezentáciu oboch modalít, dizajnovanú tak, aby čo najpresnejšie zachytila závislosti v modalitách aj medzi nimi. Graf je potom spracovaný, výsledkom čoho je graf so spojenými dátami, alebo aj priama segmentácia. Prezentované riešenie bolo otestované na dvoch datasetoch (z oblasti mineralógie a drevárskeho priemyslu) a porovnané s inými metódami. Výsledky ukazujú, že riešenie má veľký potenciál ale aj svoje limitácie. V prípade datasetu z mineralógie, výsledky boli výborné a ukazujú, že metóda je schopná dátovej fúzie a dokáže prekonať aj súčasné metódy vo viacerých metrikách. V druhom prípade, výsledky až tak jednoznačné neboli, pretože metóda nevylepšila výsledky v porovnaní s iným riešením, čo ale mohlo byť spôsobené aj ťažkým datasetom.
Using dense X-ray reconstructions for developing virtual sawing method
Kunda, Matej ; Nosko, Svetozár (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor)
Využívanie strojového učenia a počítačovej optimalizácie rastie a zasahuje do mnohých oblastí a piliarsky priemysel nie je výnimkou. Vďaka optimalizačným algoritmom a virtuálnemu píleniu môžu píly vyrábať dosky a iné drevené výrobky oveľa vyššej kvality. Hlavným faktorom, ktorý zhoršuje kvalitu dosiek, sú hrče. Hrče sú zvyšky konárov, ktoré sú prítomné v každom kuse guľatiny a pílených dosiek. Ich polohu však možno ovplyvniť metódami optimalizácie pílenia a maximalizovať kvalitu a cenu dosiek. Cieľom tejto diplomovej práce bolo vyvinúť jednu z metód optimalizácie pílenia - optimalizáciu uhla pílenia. Pred pílením možno guľatinu otočiť a kontrolovať polohu hŕč na doskách. Metóda optimalizácie funguje tak, že sa röntgenové snímky prevedú na funkciu, ktorá predstavuje umiestnenie uzlov pozdĺž polárnych uhlov v dreve, a na ďalšiu funkciu, ktorá obsahuje Gaussove krivky v rohových bodoch dosiek v píliacom vzore. Nakoniec sa vypočíta a minimalizuje korelácia medzi týmito dvoma funkciami, čo vedie k tomu, že sa uzly vyhnú rohovým oblastiam na doske. Navrhovaná metóda funguje na jednoduchom princípe, je výpočetne efektívna a možno ju nasadiť v aplikáciách, ktoré pracujú v reálnom čase. Vyvinutá metóda bola vyhodnotená aplikáciou virtuálneho pílenia pomocou uhlov získaných na datasete obsahujúcom anotované röntgenové údaje guľatiny, ktorý bol porovnaný so segmentovanými pozíciami hŕč a priemerným výsledkom. Výsledkom práce bolo pozoruhodné zníženie počtu hranových hŕč v už aj tak vysoko optimalizovanom prostredí pílenia.
Detection of Nudity in an Image Data
Pešková, Daniela ; Orság, Filip (referee) ; Goldmann, Tomáš (advisor)
Zameranie tejto práce je vytvorenie nástroja schopného detekovať nahotu v obrazových dátach. To je dosiahnuté natrénovaním modelu na detekciu inkriminovaných častí tela a vytvorením algoritmu schopného detekovať pokožku. Výsledné nástroje môžu byť použité pre automatickú detekciu nahoty v obrázkoch. Prvá časť práce sa zameriava na teóriu neurónových sietí a počítačového videnia so zameraním na detekciu pokožky. Druhá časť hovorí o prístupe zvolenom pre vytvorenie datasetu, procese tvorby a trénovania modelu schopného detekovať nahotu v obraze, ako aj o algoritmickom prístupe.
Displaying Virtual Graphics and Animations for Sports Analysis
Očenáš, Daniel Miloslav ; Zemčík, Pavel (referee) ; Beran, Vítězslav (advisor)
The aim of this bachelor thesis is to create graphic tools used for the analysis of video recordings of sports events, especially football matches. The user can use the tools to highlight selected football players, which are further tracked and highlighted with three-dimensional objects rendered into video scene. Secondly, user can manually create pointed arrows representing player or football movement. Three-dimensional objects are created by perspective distortion corresponding with the scene taken by camera. The theoretical part focuses on the proper rendering of graphical objects into calibrated scene. The practical part focuses on implementation and visualization of mentioned tools by using OpenGL library. 
Application of Neural Accelerators on Rapsberry PI
Barna, Kristian ; Sekanina, Lukáš (referee) ; Vašíček, Zdeněk (advisor)
The presented bachelor thesis deals with the statistical evaluation of performance for hardward accelerator of deep neural networks. Describes convolutional neural networks along with mathematical calculations. Explains their acceleration and conversion to a format suitable for the Intel Movidius NCS accelerator. 8 hardware platforms and 22 neural network difficulties were compared experimentally. Up to 105-fold improvement  was demonstrated in isolated inference of the MobileNetV2 network for the Raspber Pi platform using an accelerator. Performance between the tested platforms was also evaluated from an energy point of view. The application of facial identity demonstrated the conditions during real use. Possible limits of CNN acceleration on power-limited devices (Raspberry Pi) have been uncovered, especially due to improper selection of input image resolution. All measurements were evaluated by statistical procedures.
Object Detection in the Laser Scans Using Convolutional Neural Networks
Marko, Peter ; Beran, Vítězslav (referee) ; Veľas, Martin (advisor)
This thesis is aimed at detection of lines of horizontal road markings from a point cloud, which was obtained using mobile laser mapping. The system works interactively in cooperation with user, which marks the beginning of the traffic line. The program gradually detects the remaining parts of the traffic line and creates its vector representation. Initially, a point cloud is projected into a horizontal plane, crating a 2D image that is segmented by a U-Net convolutional neural network. Segmentation marks one traffic line. Segmentation is converted to a polyline, which can be used in a geo-information system. During testing, the U-Net achieved a segmentation accuracy of 98.8\%, a specificity of 99.5\% and a sensitivity of 72.9\%. The estimated polyline reached an average deviation of 1.8cm.
Object detection
Baáš, Filip ; Petyovský, Petr (referee) ; Richter, Miloslav (advisor)
This bachelor thesis deals with detection of rigid objects in images. Chamfer matching algorithm, which is built for this kind of tasks is used as detection algorithm. First part of this work is dedicated to theoretical explanation of the algorithm. Most commonly used metrics of distance transform are explained, which is needed for the algorithm. Also explanation of chamfer distance calculation and pyramid representation of information is here. Next part is dedicated to development tools used in this work, which is integrated development environment Visual Studio and libraries OpenCV for image processing and Qt for graphical user interface creation. In last part of this work, practical implementation of object detection is described. This part explains the way objects are rendered, steps for creating a template from rendered image, method to create set of templates, comparison of speed of distance transformation calculation in different metrics, comparison of speed of common and pyramid detection and method of score calculation. The conclusion summarizes reached goals of this work.
Decoding Barcode in Image in Real Time
Krupa, Martin ; Kajan, Rudolf (referee) ; Herout, Adam (advisor)
The goal of this thesis is to describe barcodes used in real world applications and to create application for real time detecting and decoding of chosen barcodes using computer vision. Normal linear barcode is first introduced, and then two dimensional matrix barcode is described with focus on its origin, usage and structure. Especially the process of localization, encoding and decoding of QR Code, which is chosen for future use in work, is described mainly. Also briefly description of computer vision and OpenCV library is available. Next the concept and implementation of application for localization and recognition of QR Codes is described. Finally description of testing, evaluation of thesis and ways of improvements are discussed.
Evaluation of stereovision algorithms in Computer Vision System for MATLAB
Lauko, Matúš ; Růžička, Michal (referee) ; Grepl, Robert (advisor)
This bachelor thesis is describing limits and features of stereovision application for space orientation using MATLAB tools. The intended use is for a robot. In practical part there is used Simulink 3D Animation Toolbox for scene creation. Frist part is a background research of computer vision, stereovision and MATLAB toolboxes Computer Vision System Toolbox and Simulink 3D Animation Toolbox. In the next part there is a description of model which is used for testing computational algorithm. Subjects to test are speed and accuracy taking into account other factors.
Stereoscopic Face Images Matching
Klaudíny, Martin ; Kršek, Přemysl (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor)
This thesis is dedicated to the problem of 3D face capture. A majority of current face capture systems exploits a pattern projection. The goal of thesis was to develop the 3D face capture system based on the passive stereo photogrammetry. The high-resolution images of a face are captured by one pair of the calibrated digital still cameras. The image pre-processing consists of the removal of lens distortion, rectification of image pair and face extraction. The stereo image matching is accentuated. Three different approaches to the stereo correspondence search are presented - the local technique, the global technique using a graph cut and the hybrid technique merging previous two. At last, the 3D model is reconstructed according to the found correspondence. The results show that the high-quality 3D face models can be obtained despite traditional difficulties with matching pattern-free face images. Also it is possible to keep the computational demands on the acceptable level, although the high-resolution images are processed.

National Repository of Grey Literature : 50 records found   1 - 10nextend  jump to record:
Interested in being notified about new results for this query?
Subscribe to the RSS feed.