Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 33 záznamů.  začátekpředchozí24 - 33  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Konverze rastru na vektor
Siblík, Jan ; Venera, Jiří (oponent) ; Šilhavá, Jana (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou převodu rastrového obrazu do vektorové reprezentace. Popisuje teoretické podklady pro postupy pro předzpracování vstupního obrazu, teorii a možnosti detekce hran a některé možné postupy vektorizace obrazu. Popisuje také návrh a realizaci demonstrační aplikace, která je její programovou částí.
Rozpoznávání objektů pomocí neuronových sítí
Marák, Jaroslav ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na neuronové sítě a jejich klasifikační schopnosti při rozpoznávání objektů v obraze. Pro rozpoznávání je zde použito vícevrstvé dopředné neuronové sítě, trénovatelné pomocí algoritmu zpětného šíření chyby - Back Propagation. V práci je zmíněna problematika volby topologie takovéto sítě a významných parametrů ovlivňujících průběh učení dopředné sítě. Pomocí série experimentů rozpoznávání objektů v různých úlohách jsou prezentovány dosažené výsledky spolu se zhodnocením úspěšnosti.
Vyhledání význačných bodů v rastrovém obraze
Kaněčka, Petr ; Sumec, Stanislav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tento dokument se zabývá možnostmi hledání význačných bodů v obraze, především rohovými detektory. Spousta aplikací z oblasti počítačového vidění potřebuje takové body pro svůj výpočet jako nezbytný krok při zpracování obrazu. Text popisuje, proč je pro tyto aplikace výhodné takové body najít a také základní metody, jakým způsobem je lze detekovat. Na závěr jsou porovnány vlastnosti jednotlivých metod
Posouzení korespondence zájmových bodů v obraze
Křehlík, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tento dokument se zabývá experimentálním ověřením možnosti použití trénovacích algoritmů AdaBoost a WaldBoost pro vytvoření klasifikační funkce, která by dokázala ve druhém snímku nalézt bod, který koresponduje s bodem v prvním snímku v sekvenci snímků. Práce také popisuje nalezení význačných bodů v obraze, jejichž detekce patří k prvním z kroků hledání korespondence. Dále je popsáno vytvoření deskriptorů nalezených bodů zájmu. Takovéto nalezené korespondující body ve dvojici snímků mohou například sloužit jako předstupeň pro vytvoření 3D modelu nasnímané scény.
Vyhodnocení úspěšnosti detekce objektů v obraze
Černošek, Bedřich ; Behúň, Kamil (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce bylo navrhnout způsob vyhodnocení úspěšnosti detekce objektů v obraze. Výsledkem této práce bylo vytvořit program, který na vhodném příkladu provede vyhodnocení úspěšnosti detekce objektů a intuitivně zobrazí výsledek uživateli. Úkolem bylo navrhnout vhodné experimenty a datový set pro ověření správnosti vyhodnocení. Součástí práce bylo nalézt optimální parametry detektoru pro detekci obličejů a optimální předzpracování fotografie před detekcí obličejů.
Rozpoznávání znaků pomocí umělé inteligence
Možný, Karel ; Babinec, Tomáš (oponent) ; Červinka, Luděk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou rozpoznávání znaků v obraze pomocí neuronových sítí s využitím počítačového vidění a statistických momentů. Dále se zabývá návrhem této sítě a implementací této problematiky v programovacím jazyce C++.
Zpracování obrazu při určování topografických parametrů povrchů
Boháč, Martin ; Ohlídal, Miloslav (oponent) ; Šťastný, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá určením topografických parametrů náhodně drsného povrchu pomocí metody střihové interferometrie. Jedná se o optickou metodu určení drsnosti povrchu. Základní myšlenka je založena na deformaci interferenčních proužků vzniklých interferencí dvou stejných navzájem posunutých a nakloněných monochromatických světelných vlnoploch. Interferující vlnoplocha vznikne průchodem nebo odrazem monochromatického světla od povrchu zkoumaného tělesa. Interferující vlnoplochy vytváří obraz s deformovanými interferenčními proužky, který nese informaci o charakteru povrchu. Tato informace se z obrazu dá získat pomocí algoritmů zpracování obrazu. Tato diplomová práce byl zpracována v rámci vědecko-výzkumného záměru MSM 0021630529 Inteligentní systémy v automatizaci.
Biometrická identifikace otisku prstu
Ruttkay, Michal ; Smital, Lukáš (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Diplomová práce popisuje anatomické vlastností otisků prstů a jejich uplatnění při identifikaci osoby. V teoretické části se popisuje význam papilárních linií na otiscích prstů, statistické vyhodnocení a především předzpracování obrazů. V praktické části jsou uvedeny potřebné operace k porovnání otisků prstů. Realizace byla provedena v programovém prostředí Matlab.
Aplikace metod detekce a rozpoznání obličeje
Höll, Karel ; Richter, Miloslav (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá zpracováním obrazu a detekcí obličejů. Obsahuje přiblížení do problematiky zpracování obrazových dat. Dále se zaměřuje především na výběr vhodných knihoven a implementaci algoritmů schopných detekovat obličeje ze vstupních obrazových dat.
Multimodal Registration of Fundus Camera and OCT Retinal Images
Běťák, Ondřej ; Čmiel, Vratislav (oponent) ; Gazárek, Jiří (vedoucí práce)
This thesis is dealing with multimodal registration of retina from different scanning devices. With this multimodal registration is possible to enhance some details on the images which are crucial to detect different types of eye diseases (such as glaucoma, nerve fibre layer degradation, vessel degradation, etc.). The theoretical background of this thesis is followed by practical application which describes different types of registration of fundus, SLO and OCT images. Registration of fundus and SLO images is processed with spatial transformation. This thesis works with three different kinds of fundus and SLO image registration. First is the manual registration, which is the simplest one. The second one is automatic registration which is based on correlation. The results of these methods are discussed in conclusion. The third type – semi-automatic uses qualities of both previous methods and makes a compromise between accuracy and speed. Registration of fundus image and OCT B-scans is provided by two different methods. First is correlation-based registration, and second spatial-transformation-based method. All of the registration methods are provided with practical examples (algorithms) designed in Matlab.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 33 záznamů.   začátekpředchozí24 - 33  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.