Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 34 záznamů.  začátekpředchozí25 - 34  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Extrakce příznaků a klasifikace obrazových dat
Jasovský, Filip ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá extrakcí příznaků a klasifikací obrazových dat v programovém prostředí Rapidminer. Teoretická část práce popisuje funkci a možnosti jednotlivých dějů probíhajících při procesu obrazového zpracování. Praktická část se zabývá natrénováním klasifikátoru dat v nástroji Rapidminer.
Object identification
Fábry, Tomáš ; Gogol, František (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Work describes creation and functionality of created program for object recognition. Program issue from snapshot from webcam and given sample of searched object. It recognize all objects on the snapshot and marks those similar to given sample with aberrations to it. Program is created as an aplication for windows with language C/C++. For comunication with webcam and displaying results a used functions from library OpenCV. In work is shown structure of program and arrangement of data. Next are decribed most important created functions and used OpenCV functions. With them there is explained used technqiues from object recognition field and image processing. Program enviroment and options are described.
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.
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.
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.
Methods for enhancing quality of digital images
Svoboda, Radovan ; Janáková, Ilona (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
With arrival of affordable digital technology we are increasingly coming into contact with digital images. Cameras are no longer dedicated devices, but part of almost every mobile phone, PDA and laptop. This paper discusses methods for enhancing quality of digital images with focus on removing noise, creating high dynamic range (HDR) images and extending depth of field (DOF). It contains familiarization with technical means for acquiring digital image, explains origin of image noise. Further attention is drawn to HDR, from explaining the term, physical basis, difference between HDR sensing and HDR displaying, to survey and historical development of methods dealing with creating HDR images. The next part is explaining DOF when displaying, physical basis of this phenomenon and review of methods used for DOF extension. The paper mentions problem of acquiring images needed for solving given tasks and designs method for acquiring images. Using it a database of test images for each task was created. Part of the paper also deals with design of a program, that implements discussed methods, for solving the given tasks. With help of proposed class imgmap, quality of output images is improved, by modifying maps of input images. The paper describes methods, improvements, means of setting parameters and their effects on algorithms and control of program using proposed GUI. Finally, comparison with free software for extending DOF takes place. The proposed software provides at least comparable results, the correct setting of parameters for specific cases allows to achieve better properties of the resulting image. Time requirements of image processing are worse because designed software was not optimised.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 34 záznamů.   začátekpředchozí25 - 34  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.