|
|
Detection of face parts in the thermographic spectrum
Šujan, Miroslav ; Smékal, Zdeněk (referee) ; Mekyska, Jiří (advisor)
Master´s thesis deals with current problems of face detection and its parts in the infrared thermographic spectrum. Most previously published literature deals with the detection in the visible spectrum, making the thermographic detection range an interesting alternative. The work deals with the processing of image signals, images and faces in thermographic spectrum, selected methods of face detection and its parts and also deals with practical system design for detecting facial parts in this spectrum and its subsequent testing.
|
|
|
Scene Analysis Based on the 2D Images
Hejtmánek, Martin ; Drahanský, Martin (referee) ; Orság, Filip (advisor)
This thesis deals with an object surface analysis in a simple scene represented by two-dimensional raster image. It summarizes the most common methods used within this branch of information technology and explains both their advantages and drawbacks. It introduces the design of an surface profile analysis algorithm based on the lighting analysis using knowledge and experiences from previous work. It contains a detailed description of the implemented algorithm and discusses the experimental results. It also brings up options for the possible enhancement of the projected algorithm.
|
|
| |
|
|
Forensic Optical Fingerprint Comparator
Dvořák, Marek ; Klubal, Ondřej (referee) ; Drahanský, Martin (advisor)
My Bachelor Thesis deals with the design and creation of an application that replaces the function of forensic optical comparator. It also describes features of fingerprints and their prominent points, which are used for recognition of individuals. Work with fingerprints is very sensitive as for the quality of images. For this reason a Gabor filter has been implemented and described. Furthermore, the thesis describes basic functions used for work with images.
|
|
|
Face detection in image
Koudela, Ondřej ; Harabiš, Vratislav (referee) ; Mézl, Martin (advisor)
This work is basic overview over methods of face detection in picture and it's components. The main part of the work is an example of algorithm developed in MATLAB programming language for face detection based on skin color segmentation in different color spaces and their implementation in real time. The basic algorithm is discussed in several steps with shown results for each of color spaces and in the end of the work is evaluation of used methods. This work also includes a simulation of processing real-time detection in MATLAB Simulink.
|
|
|
Methodology of Real Estate Market Segmentation for the Valuation Process
Dadák, Michal ; Bradáč, Albert (referee) ; Cupal, Martin (advisor)
This master thesis is focused on the analysis of the real estate market and its segmentation. The beginning of the thesis deals with the basics of the real estate economy and consequently with the main segments on the real estate market. Different statistical and mathematical methods are used in the segmentation of the housing market. The thesis is closed by the analysis of the real estate market and the demonstration and description of how to separate the segment from the market. The output of the work is the recommended methodological procedure for the appraisers.
|
|
|
Segmentation of ribs in thoracic CT scans
Kašík, Ondřej ; Kolář, Radim (referee) ; Jakubíček, Roman (advisor)
This thesis deals with design and implementation of an algorithm for segmentation of ribs from thoracic CT data. For the segmentation method of rib centerlines detection is chosen. The first step of this approach is to extract the centerlines of all the bones located in the scan. These centerlines are divided into short primitives, which are subsequently classified into couple of categories, depending on whether they represent the centerline of the rib. Subsequently, the centrelines of ribs are used as the seed points of the region growing algorithm in three-dimensional space, which realizes the final segmentation of the ribs. Within the work, a database of 10 CT scans was manually annotated, which was subsequently used to validate a performance of the proposed segmentation approach. The achieved success rate of primitive classification is 96,7 %, the success rate of rib segmentation (Dice coefficient) is 86,8 %.
|
|
|
Impact of Subjective Visual Perception on Automatic Evaluation of Dashboard Design
Hynek, Jiří ; Herout, Adam (referee) ; Kuric,, Eduard (referee) ; Hruška, Tomáš (advisor)
Analýza vlastností uživatelských rozhraní založená na použití metrik a kvantitativních pravidel grafického designu se zdá být slibným přístupem pro automatické hodnocení vizuální kvality uživatelských rozhraní. Přestože tento přístup nemůže plně nahradit uživatelské testování, může poskytnout dodatečné informace o možných problémech návrhu uživatelských rozhraní v počátečních fázích vývoje a ušetřit tím čas a výdaje v budoucnu. Příkladem je analýza použitých barev a rozvržení grafických elementů na obrazovce. Návrháři uživatelských rozhraní mohou měřit vlastnosti uživatelských rozhraní za použití známých metrik založených na analýze pixelů bitmapy (např. barevnost) nebo grafických elementů (např. vyvážení, symetrie). Problémem použití metrik nicméně je, že tento přístup zpravidla nezohledňuje subjektivní vnímání uživatelů (např. subjektivní vnímání barev nebo grafických elementů rozmístěných na obrazovce). Dnešní uživatelská rozhraní (jako například rozhraní dashboard) jsou komplexní. Skládají se z několika barevných vrstev, obsahují překrývající se grafické elementy, což může zvyšovat nejednoznačnost vnímání tohoto rozhraní uživateli. Může být proto komplikované vybrat takové grafické elementy, které odpovídají elementům rozpoznaným uživateli v souvislosti s principy shlukování vnímaných tvarů (jak je popsáno Gestalt psychologií). Vývoj objektivních metrik a kvantitativních pravidel grafického designu obvykle vyžaduje dostatečně velkou trénovací množinu vzorků uživatelských rozhraní anotovaných dostatečným počtem uživatelů. Tato práce se zaobírá automatickým ověřováním vzhledu uživatelských rozhraní dashboard. Práce kombinuje obecné znalosti týkající rozhraní dashboard s poznatky z oblasti vizualizace dat, vizuálního vnímání a ověřování kvality uživatelských rozhraní a následně zkoumá myšlenku automatického hodnocení vzhledu rozhraní dashboard s využitím metrik. Práce analyzuje vybrané metriky založené na analýze pixelů bitmapy a grafických elementů. Konkrétně zkoumá, jakým způsobem uživatelé rozpoznávají grafické elementy v rozhraních dashboard a výsledky aplikuje pro hodnocení schopnosti metrik (analyzujících grafické elementy rozhraní) objektivně rozpoznávat dobře navržené vzorky rozhraní dashboard. Dále představuje framework pro návrh a vylepšení metrik, který využívá pro vylepšení vybraných metrik. Následně navrhuje metodu pro segmentaci rozhraní dashboard do regionů, které mohou být použity jako vstupy pro tyto metriky. Závěrem práce porovnává vybrané metriky s hodnocením rozhraní uživateli a pokládá otázky vhodné pro budoucí výzkum.
|
|
|
Interactive Medical Image Segmentation
Kříž, Radim ; Štancl, Vít (referee) ; Španěl, Michal (advisor)
This work deals with the possibilities of interactive segmentation of medical image data using a ITK library and segmentation method level-set. It discusses the possibilities of an interactive influencing of segmentation with user-defined edges and facilitate segmentation using modes allow automatic adjustment of parameters. An integral part of this work is user-friendly segmentation tool built on ITK library and segmentation method level-set, which clearly demonstrates the possibilities of modes and added edges in practice. Design and implementation of this tool is also part of this work.
|
|
|
State of the art speech features used during the Parkinson disease diagnosis
Bílý, Ondřej ; Smékal, Zdeněk (referee) ; Mekyska, Jiří (advisor)
This work deals with the diagnosis of Parkinson's disease by analyzing the speech signal. At the beginning of this work there is described speech signal production. The following is a description of the speech signal analysis, its preparation and subsequent feature extraction. Next there is described Parkinson's disease and change of the speech signal by this disability. The following describes the symptoms, which are used for the diagnosis of Parkinson's disease (FCR, VSA, VOT, etc.). Another part of the work deals with the selection and reduction symptoms using the learning algorithms (SVM, ANN, k-NN) and their subsequent evaluation. In the last part of the thesis is described a program to count symptoms. Further is described selection and the end evaluated all the result.
|
guest ::
