|
|
Nerealistické zobrazení videa
Johannesová, Daniela ; Navrátil, Jan (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tématem této práce je nerealistické zobrazení videa. Je zde uveden souhrn existujících technik nerealistického zobrazení a dále se práce soustředí na vybrané metody zpracování videa schopné pracovat v reálném čase. Pro efektivnějíší zpracování videa bylo využito akcelerace pomocí grafické karty za použití knihovny OpenGL a jazyka GLSL.
|
|
|
HDR Video Plugin for Adobe Premier
Svatý, Lukáš ; Musil, Martin (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to enable support for editing HDR video. For this purposes, Adobe Premiere Pro was chosen and to achieve specified results, plug-in to Adobe Premiere Pro was developed. This thesis describes fundamental points of creating, displaying and storing high dynamic range content. Principles of plug-in development for Adobe Premiere Pro CS6 SDK are mentioned. Details of implementation, problems solved during the development process and description of the final plug-in providing support for HDR content inside Adobe Premiere Pro in the part of this thesis dealing with implementation. The design was done based on future development on this plug-in, adding additional functionality and for usage of this thesis on future progress in high dynamic range field.
|
|
|
Video Summary
Štafl, Roman ; Herout, Adam (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Long video recordings from surveillance cameras often need to be meticulously reviewed. However, this is an impractical task for a human, as it would not be time-efficient. The person would be prone to a significant amount of potential mistakes due to suboptimal attention span and limited ability to spot every error. An application facilitating a search for changes in a video would save hours of labour-intensive work, which will be the main focus of this thesis.
|
|
|
Separace dynamického a statického obsahu ve videu
Serediuk, Vadym ; Pavlík, Jan (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je popis a implementace metod pro separací nízkohodnostní struktury a řídké změny ve videu. Důraz je kladen na metody záložené na konvexní optimalizaci. Začátek práce je věnován popisu základních matematických pojmů a definic použitých v dané práci. Následuje popis úlohy separace pozadí ve videu jako takové, je proveden stručný přehled existujících přístupů na bázi různých matematických modelů. Poté jsou detailněji popsány metody založené na maticove dekompozici, je určena konvexní minimalizační úloha pro separaci pozadí. Na to navazuje praktická část, kde jsou použité metody nejprvé popsány, a následně implementovány do MATLAB sktiptů. Vzapětí je provedena analýza a porovnání výsledků, obdržených jak pomocí navržených algoritmů, tak i s použitím externí knihovny.
|
|
|
Face parameterization using videosequence
Lieskovský, Pavol ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
This work deals with the problem of face parameterization from the video of a speaking person and estimating Parkinson’s disease and the progress of its symptoms based on face parameters. It describes the syntax and function of the program that was created within this work and solves the problem of face parameterization. The program formats the processed data into a time series of parameters in JSON format. From these data, a dataset was created, based on which artificial intelligence models were trained to predict Parkinson’s disease and the progress of its symptoms. The process of model training and their results are documented within this work.
|
|
|
Computer vision and hand gestures detection and fingers tracking
Bravenec, Tomáš ; Wyrzykowski, Roman (oponent) ; Frýza, Tomáš (vedoucí práce)
This master’s thesis is focused on hand gestures and finger detection in still images and video sequences. The thesis contains a summary of different approaches to hand gesture detections, advantages and disadvantages of each approach. The thesis also includes the realization of the platform independent application written in Python using OpenCV and PyTorch libraries, that can show a selected image or play a video sequence with highlighted recognized gestures.
|
|
|
Anonymizace videa
Mokrý, Martin ; Bartl, Vojtěch (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je navrhnutie a vytvorenie automatického systému pre anonymizáciu videí. Tento systém na svoju činnosť využíva rôzne detektory objektov v obraze a taktiež aj aktívne sledovanie takto zdetekovaných objektov. Na zdetekované objekty je následne aplikovaná úprava, ktorá zabezpečí dostatočnú mieru anonymizácie. Hlavným prínosom takéhoto systému je urýchlenie anonymizácie videí, ktoré bude následne možné zverejniť.
|
|
|
Moving objects monitoring system
Orolin, Jakub ; Šteffan, Pavel (oponent) ; Háze, Jiří (vedoucí práce)
The presented thesis deals with the design of a system capable of tracking the moving objects. The output of the thesis is the prototype layout of the device. Facility will be physically placed between the camera and the tripod in the dissertation and tested in real conditions. The role of this system is to automatically rolling the camera up the selected moving object.
|
|
|
Sumarizace obsahu videí
Jaška, Roman ; Kolář, Martin (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Bezpečnostné kamery denne vyprodukujú enormné množstvo video záznamov. Ľudská analýza daného objemu záznamov je prakticky nemožná. Sumarizačný systém by bol v mnohých prípadoch veľkým prínosom. Táto práca definuje problém video sumarizácie na základe jeho vstupov, výstupov a podproblémov. Práca zároveň identifikuje vhodné techniky a existujúce práce na túto tému, pričom taktiež predstavuje návrh vhodného riešenia. Navrhnutý systém bol implementovaný a výsledky vyhodnotené.
|
|
|
Odhad osobnostních vlastností z videa
Čigáš, Patrik ; Sochor, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá experimentami so systémami na odhad dojmových osobnostných vlastností z videa a porovnáva ich úspešnosť. Systémy v experimentoch sú vytvorené pomocou lineárnych regresorov a konvolučných neurónových sietí. Experimenty porovnávajú úspešnosť lineárnych regresorov spracovávajúcich obrazovú a zvukovú modalitu. Na vytvorených spektrogramoch zo zvukových modalít videa práca vyhodnocuje výsledky konvolučných sietí s rôznym počtom konvolučných a plne prepojených vrstiev a následne porovnáva úspešnosť riešenia pomocou regresie a pomocou klasifikácie. Pre obrazovú modalitu práca porovnáva množstvo informácií v pohybe pohľadu človeka a v pohybe orientačných bodov tváre. Najlepšie výsledky v experimentoch dosahuje systém na spracovávanie orientačných bodov tváre.
|
host ::
RSS.