|
Rozpoznávání obrazů pro ovládání robotické ruky
Labudová, Kristýna ; Jakubíček, Roman (oponent) ; Harabiš, Vratislav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá zpracováním snímků displeje embedded zařízení a jejich klasifikací. Je zde rozebrána problematika odstranění šumu moaré prostřednictvím filtrace ve spektru a normalizace obrazu pro další analýzu. Pro klasifikaci obrazů jsou využity detektory významných bodů a deskriptory. Hlavní důraz je kladen na detektory FAST a Harrisův detektor rohů a na deskriptory SURF, BRIEF a BRISK a jejich hodnocení z pohledu potenciálního přínosu pro tuto práci.
|
|
3D model
Sládeček, Martin ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou rekonstrukce trojrozměrné scény ze sekvence sníkmů záznamu z obyčejné kamery. První část práce popisuje principy vyžívané při řešení úlohy, druhá část popisuje algoritmus rekonstrukce a jeho implementaci v jazyce Python. Tento program je dále demonstrován na několika vybraných scénách. Závěr diskutuje o kvalitě vytvořených modelů, nedostatcích programu a možných vylepšeních.
|
|
Podobnostní vyhledávání v kolekci obrázků
Navrátil, Lukáš ; Bartoš, Tomáš (vedoucí práce) ; Skopal, Tomáš (oponent)
Detekce význačných bodů obrázku a jejich popis pomocí deskriptorů je často používaná technika v některých odvětvích počítačového vidění. Práce si klade za cíl prozkoumat a ověřit možnosti použití této techniky pro podobnostní vyhledávání v kolekci obrázků. Pro tyto potřeby bude pomocí vytvořené webové aplikace nasbíráno od uživatelů dostatečné množství hodnocení podobnosti, která budou poté porovnána s výsledky podobností spočítaných pomocí implementace algoritmu SURF, jednoho z algoritmů určeného pro detekci a popis význačných bodů. Bude diskutován vliv metrik a parametrů ovlivňujících výpočet výsledné podobnosti mezi obrázky a bude učiněna snaha o nalezení takových nastavení, při jejichž použití se výsledky budou co nejvíc blížit uživatelskému vnímání podobnosti.
|
|
Sledování pohybu osob ve video sekvenci
Johanová, Daniela ; Zahrádka, Jiří (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí postavy ve videu pomocí Kinectu. Detektor lidských postav je založený na metodě ComboHod, která využívá barevné i hloubkové informace z obrazu. Cílem práce bylo vytvořit detektor postav, jehož funkci ukáži na statistické aplikaci. Aplikace shromažďuje statistické informace o lidech, kteří prošli kolem výlohy obchodu. Závěrem práce jsou popsány experimenty s detektorem v různých prostředích a podmínkách.
|
|
Detekce objektů pomocí Kinectu
Řehánek, Martin ; Hradiš, Michal (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
S příchodem zařízení Kinect se otevřely možnosti, jak jednoduše využít hloubku obrazu ve zpracování obrazu. Cílem této práce je popsat metodu, kterou jsem navrhnul pro rozpoznávání a detekci objektů v hloubkové mapě. Pro rozpoznávání objektů použiji metodu Bag of Words, ve které jako deskriptor hloubkové mapy použiji metodu Spin Image. Spin Image je jeden z několika přístupů k popisu hloubkové mapy, které ve své práci popíši. O vyhledání objektu v obraze se postará metoda klouzajícího okna, která je vylepšena o využití hloubkové informace pro zrychlení prohledávání.
|
|
Posouzení korespondence zájmových bodů v obraze
Křehlík, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tento dokument se zabývá experimentálním ověřením možnosti použití trénovacích algoritmů AdaBoost a WaldBoost pro vytvoření klasifikační funkce, která by dokázala ve druhém snímku nalézt bod, který koresponduje s bodem v prvním snímku v sekvenci snímků. Práce také popisuje nalezení význačných bodů v obraze, jejichž detekce patří k prvním z kroků hledání korespondence. Dále je popsáno vytvoření deskriptorů nalezených bodů zájmu. Takovéto nalezené korespondující body ve dvojici snímků mohou například sloužit jako předstupeň pro vytvoření 3D modelu nasnímané scény.
|