|
|
Head Pose Estimation and Tracking
Pospíšil, Aleš ; Krajsa, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
This thesis is focused on head pose estimation as a possibility to bridge a gap between human and computers. The main contribution of the thesis is usage of a novel hardware and software technology such as Kinect, Point Cloud Library and CImg Library. In the beginning of the thesis overview of prior works in a field of head pose estimation is provided. Own database was created in order to test and evaluate developed algorithm. The head pose estimation and tracking system is based on 3D image data acquisition and Iterative Closest Point registration algorithm. In the end of thesis performance and limitation of the system are described and further improvement is proposed.
|
|
|
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.
|
|
|
Development of algorithms for digital real time image processing on a DSP Processor
Knapo, Peter ; Sajdl, Ondřej (oponent) ; Belgium, Jurgen Baert (MSc), KHBO (vedoucí práce)
Face recognition is a complex process that aims to recognize human faces in images or video sequences. Applications include surveillance and identification system, but face recognition is also invaluable in the research of computer vision and artificial intelligence. Face recognition systems are often based on either image analysis or neural networks. This work implements an algorithm based around the use of so-called eigenfaces. Eigenfaces are the result of a form of Principal Component Analysis (PCA), which extracts important facial features from the original image and is based on solving a linear matrix equation of the covariance matrix, eigenvalues and eigenvectors. A face that is to be recognized is thus projected onto the eigenspace; the results of that operation can be interpreted as the comparison of this face with an existing database of known faces. Before executing the actual recognition algorithm, faces need to be located inside the image and prepared (by doing normalization, lighting compensation and noise removal). Many algorithms exist, but this work uses a color based face detection algorithm, which is both fast and sufficient for this application. The face detection and recognition algorithms are implemented on a Blackfin ADSP-BF561 DSP processor from Analog Devices.
|
|
|
Detekce a rozpoznávání obličeje
Ponzer, Martin ; Janáková, Ilona (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základní metody detekce a rozpoznávání obličeje jak z obrázku, tak z videosekvence. Všechny metody jsou určeny pro barevné snímky a jsou založeny na detekci kůže na základě její barevné informace. Pro detekci kůže je použita velmi efektivní metoda Gaussova pravděpodobnostního rozložení. Všechny oblasti, které barvou odpovídají lidské kůži, jsou následně podrobeny klasifikaci, při které se určí, zda daná oblast odpovídá obličeji nebo ne. Pro detekci obličeje je použita metoda korelace, doplněná o metodu eigenfaces. Oblasti, klasifikované jako obličej jsou nakonec rozpoznávány metodou eigenfaces, jejímž výsledkem je tedy informace o identitě detekované osoby.
|
|
|
Lokalizace obličejů ve video sekvencích v reálném čase
Juráček, Aleš ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Má diplomová práce se zabývá detekcí obličeje v obraze. Snažím se nastínit problematiku počítačového vidění, umělé inteligence a strojového učení. Popsal jsem zde podrobně detekci navrženou Violou a Jonesem, která pro sestavení klasifikátoru využívá algoritmus AdaBoost. Tato metoda byla záměrně vybrána z důvodu rychlosti detekce. Tento detektor byl realizován v programovacím jazyce C/C++ s využitím knihovny OpenCV. K celkovému natrénování byla využita databáze obličejových obrazů „MIT CVCL Face Database“. Cílem byla možnost nasazení detektoru tváří ve videosekvencích.
|
|
|
Detekce mrkání a rozpoznávání podle mrkání očí
Tesárek, Viktor ; Míča, Ivan (oponent) ; Vlach, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním mrknutí oka a jejím hlavním úkolem je rozbor algoritmů zabývajících se detekcí lidí s jejich následným využitím ve vlastním programu na detekci mrknutí. Rozborem algoritmů, které se používají pro aplikace tohoto typu se zabývá první část této práce. V druhé části je popsán návrh samotného programu. Návrh programu je založen na metodě detekce pohybu pomocí akumulovaných diferencí snímků, které pomáhají určit pozice očí. Po zjištění pozic očí se provádí detekce mrknutí, která spočívá na porovnávání prahovaných šablon obou očí vyjmutých z předešlého snímku a šablonami očí vyjmutých z aktuálního snímku. Na základě shody předešlých a aktuálních šablon je vyhodnoceno, zda došlo k mrknutí. Program je přizpůsoben k sledování sedícího člověka, který se mírně pohybuje před pozadím, které také může být do jisté míry pohyblivé. Jako testovací vzorek bylo zvoleno průměrně kvalitní video s moderátorem a nestálým pozadím. Vlastnosti programu lze přizpůsobit na určitou scénu nebo na rozsah pohybu sledovaného člověka nastavením parametrů. Například zmenšením délky segmentu videa docílíme toho, že akumulační rámec nebude přesycený pohybem a bude jednodušší určit pozici očí.
|
|
|
Simulace biometrických zabezpečovacích systémů pracující na základě rozpoznávání tváře
Dubský, Milan ; Rampl, Ivan (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Zadáním této práce je navrhnout v prostředí Matlab-Simulink systém pro rozpoznávání tváře určitého člověka z množiny (databáze) tváří všech uživatelů systému. V rámci práce jsou popsány jak algoritmy používané pro detekci tváře, tak pro rozpoznávání tváře. U algoritmů používaných pro detekci tváře jsou popsány a implementovány především příznakově orientované metody, konkrétně metoda založená na hledání barevné oblasti odpovídající barvě kůže, tzv. barevná segmentace. Další metodou je metoda porovnávání šablon. Tato metoda je rovněž použitelná i pro rozpoznávání tváře, což je v této práci ověřeno. Posledním zde popsaným algoritmem pro rozpoznávání lidské tváře je PCA (analýza hlavních komponent). V závěru práce jsou zhodnoceny dosažené výsledky a to hlavně u metody PCA, která se pro úkol rozpoznávání tváře jeví jako nejlepší.
|
|
|
Detekce tváří v obraze
Škrobák, Dalibor ; Číka, Petr (oponent) ; Kyselý, František (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekci tváře ve statickém obrazu. Teoretická část práce je zaměřena na barevné modely využívané pro detekci kůže v obraze (RGB, HSI, YCbCr), metodami využívající barevnou složku obrázků k detekci kůže (explicitní, parametrické či neparametrické metody), metrikou obrazu, detekci hran, matematickou morfologií, metodami pro klasifikaci tváře (příznakové metody, invariantní metody, znalostní metody, metody založené na porovnávání šablon). Praktická část obsahuje konkrétní návrh a praktickou realizaci dvou algoritmů detekující barvu kůže v obraze (jednoduchá metoda založená na Cr chrominační složce a statistická metoda). Praktická část také obsahuje návrh a praktickou realizaci dvou klasifikátorů tváře (příznaková metoda a metoda porovnávání šablon).
|
|
|
Automatické detekce obličeje a jeho jednotlivých částí
Krolikowski, Martin ; Kohoutek, Michal (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problémem detekce obličejů v barevných statických obrazech. V práci jsou nastíněny základní pojmy, se kterými se lze při detekci obličeje setkat, a jejich vzájemné souvislosti. Jednotlivé přístupy k řešení problému detekce obličeje jsou rozděleny do skupin a blíže popsány. Z těchto přístupů se práce detailně zabývá algoritmem AdaBoost, jenž byl vybrán pro jeho pozitivní vlastnosti, kterými jsou zejména rychlost a dobré dosažené výsledky. V rámci práce byl implementován Viola-Jones detektor. Tento detektor byl natrénován na veřejně přístupné databázi obličejových obrazů a byla zkoumána možnost jeho kombinace s jednoduchým detektorem barvy kůže. Další oblastí, kterou se práce zabývá, je experimentální detekce určitých rysů obličeje.
|
|
|
Overview of methods for person identification using image processing
Palacka, Martin ; Březina, Lukáš (oponent) ; Krejsa, Jiří (vedoucí práce)
This thesis deals with an overview of methods for person identification using image processing. The beginning of thesis is dedicated to the theoretical study of the skin segmentation method, its algorithm and different color spaces, which are used for identification by this method. The next algorithm is a method called boosted cascade of simple features, while focusing on description of this method, an OpenCV library, computing algorithm, image interpretation by integral image and speed of computation which is reached. The next chapter describes the PCA method, the principles of working, a description of the mathematical model, a study of gender recognition, the results and troubleshooting. The last described methods are fusion of facial strips and pixel patern based texture feature. At the end of this thesis there is the tested application of person identification and gender recognition and the results of the success of methods.
|
host ::
RSS.