|
|
Detekce a rozpoznání dopravního značení
Dvořák, Michal ; Richter, Miloslav (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Cílem práce je vytvoření algoritmů pro detekci a rozpoznání dopravních značek v obraze. Výsledný program bude zpracovávat reálná data z kamery zabudované v automobilu. Z tohoto důvodu je důraz kladen na spolehlivost detekce a optimalizaci, která povede k minimalizaci využití výpočetních prostředků a schopnost rozpoznávání v reálném čase.
|
|
|
Rozpoznání obličeje
Keršner, Martin ; Mlích, Jozef (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou rozpoznání obličeje. Cílem práce bylo nastudovat různé metody extrakce příznaků a zjistit jejich vliv na úspěšnost rozpoznání. Mezi zkoumané metody extrakce příznaků patří Local Binary Pattern, Histogram orientovaných gradientů a Gaborovy filtry. Dále práce vysvětluje způsoby rozpoznání obličejů podle podobnosti obrazových dat. Jako klasifikátor obličejů byl při experimentech použit Support Vectore Machines. Experimentálně zjištěné nejúspěšnější kombinace parametrů metod extrakce příznaků a klasifikátoru byly využity v systému pro jednoduché rozpoznávání obličejů.
|
|
| |
|
|
Detekce pohybujících se objektů ve video sekvenci
Němec, Jiří ; Herout, Adam (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami detekce osob a sledování objektů ve video sekvenci. Její součástí je také návrh a implementace systému, který provádí detekci a následné sledování hráčů v záznamu sportovního utkání, např. hokeje nebo basketbalu. Navržená aplikace používá kombinaci histogramu orientovaných gradientů a SVM (support vector machines) pro detekci hráčů v obraze. Pro sledování hráčů je použit částicový filtr. Celý systém je důkladně otestován a výsledky jsou uvedeny přehledně v grafech a tabulkách včetně slovního popisu.
|
|
|
Porovnání klasifikačních metod
Dočekal, Martin ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porovnáním klasifikátorů. Nejprve jsou popsány klasifikační techniky založené na strojovém učení, poté je navržen a implementován systém pro porovnání klasifikátorů. Dále jsou popsány klasifikační úlohy a datové sady, na kterých je systém otestován. Vyhodnocení je prováděno pomocí standardních metrik. V rámci práce je též navržen a implementován klasifikátor založený na principu evolučních algoritmů.
|
|
|
Počítačová podpora rozpoznávání a klasifikace rodových erbů
Vídeňský, František ; Kočí, Radek (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem systému pro rozpoznávání a klasifikaci rodových erbů jako celku i jeho jednotlivých heraldických součástí. V práci jsou představeny metody počítačového vidění pro segmentaci a detekci objektu a vybrány nejvhodnější z nich. Převážná část součástí erbu je segmentovaná pomocí konvolučních neuronových sítí a zbylé pomocí aktivních kontur. Pro detekci erbů v obraze byla vybrána metoda Histogramu orientovaných gradientů. Pro trénování i ověření funkčnosti je využita vlastní datová sada. Výsledný systém je možné použít jako pomocný nástroj v pomocných vědách historických.
|
|
|
Počítání lidí ve videu
Kuřátko, Jiří ; Sochor, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit program schopný sledovat trajektorie pohybu lidí a~na základě toho vytvářet různé statistiky. V praxi se jedná o efektivní marketingový nástroj, který lze využít například pro analýzy toku zákazníků, optimální vyhodnocení prodejních hodin, analýzy typu návštěvnost a mnoho dalších. Tato práce používá k řešení histogramy orientovaných gradientů, SVM klasifikátor, sledování optického toku a pro asociaci dat byla zvolena metoda multiple hypothesis tracking. Kvalita systému byla vyhodnocena na videu z ulice, kde byla velká koncentrace chodců, a na školním kamerovém systému, kde program sledoval pohyb na chodbě, a tak počítal celkový počet prošlých lidí.
|
|
| |
|
|
Detekce rasistických symbolů z obrazu
Klapal, Matěj ; Říha, Kamil (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit detektor rasistických symbolů z obrazu za použití funkcí open source knihovny OpenCV. V textu je shrnut základní proces zpracování obrazových dat pomocí počítačů. Text dále obsahuje popis jednotlivých metod z této knihovny umožňujících natrénovat a poté v obraze zaznamenat a lokalizovat požadovaný objekt. Součástí tohoto textu je také porovnání úspěšností detekce za použití Haarových příznaků, LBP a histogramu orientovaných gradientů. V textu jsou také shrnuty výsledky testu detekce pro trojici podporovaných symbolů, svastiku, znaky SS a triskelion.
|
|
|
Rozpoznání obličeje
Keršner, Martin ; Mlích, Jozef (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou rozpoznání obličeje. Cílem práce bylo nastudovat různé metody extrakce příznaků a zjistit jejich vliv na úspěšnost rozpoznání. Mezi zkoumané metody extrakce příznaků patří Local Binary Pattern, Histogram orientovaných gradientů a Gaborovy filtry. Dále práce vysvětluje způsoby rozpoznání obličejů podle podobnosti obrazových dat. Jako klasifikátor obličejů byl při experimentech použit Support Vectore Machines. Experimentálně zjištěné nejúspěšnější kombinace parametrů metod extrakce příznaků a klasifikátoru byly využity v systému pro jednoduché rozpoznávání obličejů.
|
host ::
RSS.