|
|
Život 2
Maliňáková, Kamila ; Čermák, Aleš (oponent) ; Artamonov, Vasil (vedoucí práce)
Diplomová práce s názvem Život 2 je „reprezentací“ obyčejných situací, příběhů každodenního života, jejichž podstata ale není na první pohled zcela zřetelná. Je celkem běžné, že se zdání o našem životě ne úplně shoduje se skutečností, mnohdy se od ní ale diametrálně liší. Život 2 představuje právě tu navenek skrývající se, reálnou skutečnost. Výstupem práce je velkoformátový obraz, malba na plátně kombinovaná s instalací, která jako médium využívá malovaný perník.
|
|
|
Klasifikace objektů v obrazech
Gabriel, Petr ; Petyovský, Petr (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou klasifikace objektů na základě příznaků získaných z obrazů. Práce patří do oboru počítačového vidění. Popisuje možné nástroje pro klasifikaci (např. neuronové sítě, rozhodovací stromy, atd.). Nezbytnou součástí je popis objektů pomocí příznaků. Příznaky jsou vstupními daty klasifikátoru. Praktická část práce se zabývá klasifikací souboru předmětů, které se běžně vyskytují doma (nůžky, CD, lepicí páska, atd.). Analyzovaný obraz je předzpracován, prahován v barevném modelu HSV. Následně jsou rekonstruovány defekty vzniklé segmentací pomocí morfologických operací. Poté jsou určeny hodnoty příznaků, které jsou vstupem klasifikátoru. Klasifikátor má podobu rozhodovacího stromu.
|
|
|
Digitální stegoanalýza
Molnár, Ondřej ; Nevoral, Jan (oponent) ; Strnadel, Josef (vedoucí práce)
Stegoanalýza je opačnou vědní disciplínou steganografie, která se zabývá ukrýváním tajných zpráv do různých nosičů. Moderní steganografie využívá jako nosiče nejčastěji obrázkové soubory. Tato bakalářská práce vytváří přehled známých metod steganografie a stegoanalýzy a dále pak popisuje praktickou implementaci programu, který dokáže detekovat skrytou informaci v obraze.
|
|
|
Detekce a rozpoznávaní tváře s využitím platformy Raspberry Pi
Rozhoňová, Andrea ; Mézl, Martin (oponent) ; Hesko, Branislav (vedoucí práce)
Následující bakalářská práce se věnuje problematice detekce a rozpoznání tváří v obraze. Teoretická část rozděluje metody detekce a rozpoznání obličeje do několika skupin, které jsou poté blíže popsány a vysvětleny. Na konci teoretické části je shrnuto současné využití rozpoznání osob na základě tváří v praxi. V praktické části je implementovaná metoda detekce obličeje jako kombinace přístupu, který využívá haarovy příznaky a přístupu s vyhledáváním pomocí šablony oka. Následné rozpoznání zajišťuje konvoluční neuronová síť. Závěrem jsou shrnuty zásady a problémy spojené s implementací na mikropočítač Raspberry Pi.
|
|
|
Metody ditheringu obrazu
Pelc, Lukáš ; Křupka, Aleš (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce pojednává o metodách ditheringu obrazu. Základem je vysvětlení teorie digitálního obrazu, barevných modelů, palety a hloubky barev. Následuje rozebrání základních metod omezování barevného prostoru jakou jsou metody prahování, náhodného a maticového rozptylu. Rozebrány jsou i pokročilé metody ditheringu s distribucí chyby, v čele s nejznámější metodou Floyd-Steinberg. Zahrnuto je porovnání jednotlivých metod včetně subjektivního srovnání pomocí dotazníku. Programovou část tvoří JAVA applet, který ukazuje možnosti generování obrázků pomocí jednotlivých metod ditheringu.
|
|
|
DŮM NA ÚPATÍ - MĚSTSKÝ DŮM V HISTORICKÉM CENTRU BRNA
Veselá, Marie ; Rudiš, Viktor (oponent) ; Oplatek, Jiří (vedoucí práce)
Potenciál místa tkví nejen v jeho lokaci, nýbrž i dominantní pozici, kterou vůči svému okolí zastává. Nezastavěná parcela představuje jakýsi „uzel“, či „ostrov“ …rozvolnění přísně liniového charakteru Pekařské. Je místem, v němž se setkávají tři různorodé proudy - klasicistně vážná část přibíhající z Mendlova náměstí, dramaticky rozhádaný horní úsek, ústící do prostoru od Husovy třídy a nevýrazná Anenská, která, jakoby tam „prostě zabloudila“. Všechny „tři“ ulice jsou však s parcelou úzce spjaty a proměna místa jednoznačně znamená i jejich proměnu. Výrazným rysem pozemku je jeho vizuální exponovanost při pohledu od Mendlova náměstí, kdy parcela vytváří „obraz“ k němuž se pěšák přibližuje. Tento obraz by měl být zajímavý, proměňující se, aby upoutal pozornost člověka déle než jen na jednu dvě vteřiny. Obraz by měl v neposlední řadě také sdělovat - co se na daném místě odehrává, jaké jsou vazby jednotlivých objektů… je orientačním bodem a měl by toho ve vztahu k pěšáku využívat. Také by neměl být přitažlivý jen z dálky - když se člověk přiblíží do jeho těsné blízkosti, měl by být překvapen objevením něčeho nového, co z dálky nebylo patrné, měl by být zaujat detailem, či myšlenkou, kterou lze vyčíst až při blízkém kontaktu.
|
|
|
Programové vybavení pro práci s mikroskopickým obrazem
Pavlišta, Libor ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Čmiel, Vratislav (vedoucí práce)
Tato práce seznamuje se základním zpracováním obrazu v oblasti šedotónového a binárního obrazu. Zabývá se také analýzou získaných dat. Seznamuje s termíny jako morfologie či segmentace obrazu. Získané poznatky jsou aplikovány pro tvorbu programu na kompletní zpracování mikroskopického obrazu v programovém prostředí LabView s následnou analýzou a vykreslením výsledků do obrazu. Probíhající operace jsou pro lepší představu dokládány průběžnými obrázky.
|
|
|
Tvarová analýza obrazových dat
Kylián, Jakub ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Chmelík, Jiří (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá tvarovou analýzou obrazových dat, popisuje tedy metody, techniky a postupy, které k takové analýze vedou. Obsah práce je rozdělen do tří kapitol – Teoretická, řešení studentské práce a závěr. V části teorie jsou popsány metody, které jsou následně využity v části řešení, ale i obecná teorie přímo související s tématem. Pravidlem je tedy, že použitá metoda v části řešení je popsána v části teoretické do detailů, nicméně tato skutečnost nemusí nutně platit i naopak. V návaznosti na kapitolu teoretickou je řešení studentské práce. V kapitole řešení studentské práce je prezentován problém, který je, díky znalostem z teorie, vyřešen. Řešení sestává z více analytických procesů a patřičných příprav, které jsou v této části zcela jasně definovány. Poslední část, závěr, slouží jako shrnutí přípravy, průběhu a zhodnocení řešení analýzy. Zároveň může posloužit jako prostor pro prezentaci nápadů, analogií, neprezentovaných metod a jiných postupů, které by mohly mít kladný či záporný vliv na výsledek práce, tedy i na její závěr.
|
|
|
Waveletová analýza a zvýrazňování MR tomografických a ultrazvukových obrazů
Matoušek, Luděk ; Bartušek, Karel (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Tomografické MR (Magnetic Resonance) a ultrazvukové zpracování biosignálů jsou důležité neinvazivní diagnostické metody v lékařství. Vstupní zesilovač tomografu a obvody ultrazvuku vnáší do zpracování šum, který dosti znehodnocuje diagnostiku daného orgánu. Obrazová data jsou ukládána ve standardizovaném lékařském formátu DICOM. V této práci byly navrženy metody využívající waveletové analýzy k potlačení šumu v obrazech a bylo provedeno jejich srovnání s klasickými metodami. K zpracování dat i jejich zápisu zpět do DICOM formátu bylo využito programu MATLAB.
|
|
|
Detekce obličejů ve videu
Kolman, Aleš ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou detekce obličejů ve videu. Naleznete v ní souhrn základních barevných modelů. Poté je uveden popis a srovnání základních metod pro detekci lidské kůže s praktickou ukázkou implementace parametrického detektoru. Následuje teoretický základ pro detekci obličejů a sledování obličejů ve videu obsahující výčet základních pojmů a metod této problematiky. Vyšší důraz je kladen na popis algoritmu strojového učení AdaBoost a na popis možnosti použití Kalmanova filtru pro účely sledování detekovaných obličejů. V podlesní části práce jsou uvedeny návrh, implementace a testování knihovny realizované v rámci této diplomové práce.
|
host ::
RSS.