|
|
Fingerprint Processing
Pšenák, Patrik ; Krajsa, Ondřej (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
My master's thesis deals with the different techniques used in fingerprints processing for identifying fingerprints. Using the software tool Visual C++ and functions of OpenCV library I programmed a separate application, that is able to select from a database of fingerprints the most consistent with a comparative fingerprint images, even when they are mutually shifted in the direction of axes X and Y. The next step in my program is to gather the edges of the fingerprint image. Those obtained using Canny edge detector. Furthermore, getting the contours of the image edges. To determine, whether the contours are the same, just compare some characteristic points of contours. Next I use a histogram function to determine the number of points for approximation of contours and evaluating compliance fingerprints. Since the processing of the input fingerprint image (or rather the approximation of the contour points) remains in the picture as black (background) and red (the approximation of the contour points), this means, that zero and the last element of the histogram represent the number of black and red points. Comparison is in percentage and is obtained by subtracting the approximated points of contours image from the original fingerprint image of approximated contour points of matched fingerprints. It determined, what percentage of red points have disappeared, so as to match two fingerprint images. If on the resulting figure is not left neither a red point, that corresponds to 100% of the fingerprints Compliance.
|
|
|
Cannyho operátor a další používané hranové detektory
Janda, Miloš ; Juránek, Roman (oponent) ; Venera, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce poskytuje úvod do problematiky digitálního zpracování obrazu a definuje základní pojmy pro jeho úspěšné pochopení. Zabývá se několika vhodnými metodami předzpracování obrazu pro detekci hran, metodami pro detekci hran a následného zpracování těchto obrazů. Cílem práce je efektivní implementace a komplexní porovnání metod používaných pro detekci hran.
|
|
|
Techniky používané pro ostření a rozmazávání obrazu
Kubínek, Jiří ; Šilhavá, Jana (oponent) ; Venera, Jiří (vedoucí práce)
Práce je věnovaná metodám pro úpravu digitálního obrazu. Definuje nezbytné základní pojmy v této problematice, jako je barevný prostor či šum. Především však rozebírá samotné metody umožňující ostření a rozmazávání obrazu. Popisuje několik nejznámějších postupů jak z hlediska teorie, tak následně i nastiňuje jejich implementaci v programovacím jazyce C. Algoritmy jsou dále porovnávány z hlediska časové složitosti. Cílem této práce je seznámení s problematikou filtrace obrazu a vysvětlení základních postupů užívaných k jejich realizaci.
|
|
|
Detekce šířky papilární linie u otisku prstu
Homola, Antonín ; Drahanský, Martin (oponent) ; Lodrová, Dana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem metody detekce šířky papilární linie u otisku prstu. Tato metoda je jedním z možných způsobů detekce živosti. Úvodní část se zabývá definováním otisku prstu, útoky na dnešní systémy a možnostmi pro zvýšení bezpečnosti. Dále je popsána problematika detekce šířky papilárních linií. Při řešení bylo potřeba nejprve zprovoznit snímací zařízení a nasnímat vlastní databázi pro testování a experimenty. K tomuto účelu byla vytvořena samostatná aplikace. Dále byly navrženy metody pro detekci a měření šířky papilárních linií. Jako nejlepší se ukázalo použít Cannyho hranový detektor se Sobelovým operátorem a Gaussovým filtrem. Následuje popis implementace jednotlivých metod. Předposlední část práce popisuje a hodnotí výsledky provedených testů. Poslední kapitola shrnuje celou práci a navrhuje další možnosti vývoje.
|
|
|
Keyboard and Keys Image Recognition
Lorenc, Jan ; Lichtner, Ondrej (oponent) ; Pluskal, Jan (vedoucí práce)
The goal of this thesis is to create a solution for keyboard keys recognition to automate robotic writing on keyboards. Datasets for keyboard detection in an image, character detection in an image and post-processing correction of the character detection based on various keyboard layouts were created as prerequisites for this work. This research presents several approaches towards keyboard keys detection problem and selects the most suitable one. The chosen strategy is to split the problem into 3 phases which correspond to the prepared datasets. First of all, a separate keyboard detection is run. After that, characters are recognized in the detected keyboard region. These tasks are accomplished using neural networks and Canny edge detection technique. The last phase is the post-processing of the detection results (character correction, autocompletion of undetected characters, special keys distinction etc.). The results of each phase are evaluated. The contribution of the thesis lies in the creation of the datasets for keyboard and keys detection, and novel modular and extensible solution for the recognition process that yields very promising results.
|
|
|
Srovnání hranových detektorů
Dula, Marek ; Loučka, Pavel (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se zaměřujeme na porovnání různých metod pro nalezení hran v obraze a filtraci šumu v obraze. V úvodu se věnujeme zavedení základních pojmů souvisejících s danou problematikou. Následně popisujeme jednotlivé metody detekování hran a filtrování šumu v obrazu. Další část obsahuje programové zpracování jednotlivých metod v softwaru Matlab. Na závěr srovnáváme jednotlivé filtry šumu a dále i hranové detektory.
|
|
|
Lokalizace šachových figurek na hrací ploše z fotografie
Hampl, Tomáš ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Hlavním cílem této práce bylo analyzovat stav šachové partie a lokalizovat šachové figurky na šachovnici. Rozpoznání šachovnice je založené na lokalizaci čar v obraze pomocí Houghovy transformace a PClines. Figurky byly detekovány modely konvolučních neuronových sítí - YOLOv3, YOLOv4 a YOLOv4 tiny. Vyhodnocení bylo provedeno na vlastní datové sadě. Detekce šachovnice dosahuje přesnosti 97%, kompletní lokalizace stavu šachovnice dosahuje 74,5% a lokalizace figurek 96%.
|
|
|
Houghova transformace a její varianty
Stejskal, Jan ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na základní principy Houghovy transformace určené k detekci přímek, kružnic a obecných těles, jejich algoritmy, výpočetní náročnost a způsob přípravy obrazu pro detekci. Následný popis implementace jednotlivých algoritmů a vytvoření aplikace pro demonstraci jejich vlastností. K implementaci byl využit programovací jazyk MS Visual C++, volně dostupná knihovna OpenCV a uživatelské rozhraní bylo vytvořeno pomocí IDE Qt Creator 4.13.2 (Community).
|
|
|
Rubix Cube Demonstration on Mobile Platforms
Liptáková, Daša ; Kočí, Radek (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Bachelor thesis describes mobile application, which will be ser. The application is implemented for Android OS. User takes six photos of each side of Rubik's cube. The application will convert them into graphical 3D model and show it to user. After the user confirms the detected configuration, the application will solve it and shows the user how to solve it using graphical steps. Each step will be displayed to the user to follow along.
|
|
|
Zařízení varovného systému pro udržení vozidla v jízdním pruhu
Fendrich, Vítězslav ; Říha, Kamil (oponent) ; Poměnková, Jitka (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem zařízení, které detekuje vybočení vozidla z jízdního pruhu, a to prostřednictvím obrazového signálu kamery. Zařízení je navrženo tak, aby bylo umístitelné na čelní sklo vozidla. Úvodní část práce je věnována zmapování způsobů detekce jízdních pruhů z obrazového signálu. Následně je proveden výběr vhodného zařízení, konkrétně nejnovějšího modelu Raspberry Pi včetně kamerového modulu. Pro zařízení byla navržena a následně prostřednictvím technologie 3D tisku vytvořena vhodná krabička. V další části práce je vybrán, navržen a implementován vhodný algoritmus a dále zvolen rozsah a parametry testovací databáze. Závěrečná část práce obsahuje vyhodnocení úspěšnosti detekce, prostřednictvím pořízené testovací databáze.
|
host ::
RSS.