Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 17 záznamů.  předchozí11 - 17  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.02 vteřin. 
Automatická tvorba efektu světelného meče
Vagner, Ondřej ; Šolony, Marek (oponent) ; Žák, Pavel (vedoucí práce)
Efekt světelného meče patří pravděpodobně k nejznámějším filmovým efektů. Jeho vytváření je často velmi časově náročné. Tato práce si klade za cíl automatizaci procesu tvorby efektu světelného meče ve videosekvenci. Klíčovými elementy popsané metody jsou detekce imitace meče a její následné nahrazení požadovaným efektem.
Mapování dopravního značení za pomoci metod zpracování obrazu
Leško, Vladimír ; Drahanský, Martin (oponent) ; Novotný, Tomáš (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním dopravního značení z videozáznamu, získávaným GPS záznamu a vložením dopravních značek s odpovídajícími GPS souřadnicemi do centrální databáze OSM. V jednotlivých kapitolách  sou postupně představené metody detekce a klasifikace obrazu, obeznámení s projektem OSM a jeho zásuvným modulem JOSM, návrh a samotná implementace výsledné aplikace a zásuvného modulu. V poslední kapitole sou představené výsledky testovaní aplikace na deseti videozáznamech. Závěr obsahuje zhodnocení práce s možnými rozšířeními.
Využití metod zpracování signálů pro zvýšení bezpečnosti automobilové dopravy
Beneš, Radek ; Říha, Kamil (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou rozpoznávání dopravních značek ve videosekvenci. Systémy rozpoznání značek rozhodně přispívají ke zvýšení bezpečnosti v automobilové dopravě, což potvrzují i komerční systémy vkládané výrobci automobilů do svých vozů (Opel, BMW). V práci je nejprve prezentována motivace pro použití těchto systémů, následuje přehled současného stavu vývoje v této oblasti a nakonec je zvolena a detailně popsána konkrétní metoda pro rozpoznávání značek, která využívá pokročilé techniky zpracování obrazového signálu. Pro detekci značek, je v práci použita segmentační metoda, pracující s barevnou informací. Následná klasifikace je realizována lineárním klasifikátorem s volitelným využitím metody PCA. Navíc byla implementována metoda sledování dopravních značek ve videosekvenci založená na Kalmanově filtraci. Realizovaný systém dává poměrně kvalitní výsledky a v práci nechybí podrobné srovnání a zhodnocení úspěšnosti klasifikace.
Rozpoznávání obličejů v obraze
Krhut, Miloš ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá tématikou detekcí obličejů v digitálních obrazech. Jsou v ní obecně popsány a roztříděny nejčastěji používané metody a zmíněny jejich výhody a nevýhody. Podrobněji je popsána metoda detekce kůže pomocí barev, detekce očí, úst a dále teoreticky popsány algoritmy strojového učení a detekce Haarovými příznaky. Dále se práce věnuje implementaci těchto metod v knihovně OpenCV, jsou zde zmíněny praktické možnosti použití a nakonec provedeno srovnání detekcí různými dostupnými natrénovanými soubory.
Traffic sign recognition with using of neural networks
Zámečník, Dušan ; Horák, Karel (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
This paper deals with traffic signs recognition. Red color area is obtained by thresholding in HSV color model. Selected radiometric deskriptors, Hough transform deskriptors and neural networs are used to classification. In conclusion has been designed complex decision algorithm.
Detekce a rozpoznávání dopravních značek
Číp, Pavel ; Honec, Peter (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá diskuzí nad metodami detekce a rozpoznávání dopravních značek v městském i mimoměstkém prostředí. Předpokladem pro realizaci systému je zabudovaná kamera, obvykle ve zpětném zrcátku automobilu, snímající scénu před automobilem. Její obrazová data jsou posléze zpracována připojeným PC, kde dochází k převodu dat na informace a jejich vyhodnocení. O případné nalezené značce je řidič vizuálně či akusticky upozorněn. Úloha vedoucí k úspěšnému cíli je rozdělena do čtyřech samostatných bloků. V první části je předzpracování obrazu jako takového. Pracujeme s barevným obrazem a s využitím znalosti o barevnosti dopravních značek v České republice, lze provést barevnou segmentaci žádaných intervalů. Druhým krokem je detekce geometrických tvarů odpovídajících dopravním značkám v segmentovaných datech. Krokem číslo tři je rozpoznání vnitřního piktogramu a jeho nalezení v databázi. Posledním krokem je vizuální výstup zobrazením nalezené dopravní značky. Práce byla zpracována tak, aby byla zajištěna detekce všech důležitých dopravních značení ve třech základních barevných kombinacích platných dle Ministerstva dopravy České republiky. Výsledkem je zdrojový kód pro program MATLAB.
Lokomoční identifikace osob
Pražák, Ondřej ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá studiem pohybu člověka a jejím použitím při identifikaci. Dále uvádí charakteristické vlastností chůze a běhu člověka a faktory, které je ovlivňují. Praktickou částí je vytvoření programu řešící uvedenou problematiky, jehož vstupem je video sekvence, obsahující boční pohled na pohybujícího se člověka. Program určuje souřadnice kloubů dolních končetin a sestavuje lokomoční charakteristiky pohybu. Identifikace, se provádí pomocí korelace, která stanový podobnost jednotlivých průběhů.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 17 záznamů.   předchozí11 - 17  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.