|
|
Obličejový anonymizér
Peša, Jan ; Juránek, Roman (oponent) ; Láník, Aleš (vedoucí práce)
V této bakalářské práci lze nalézt přehled klasifikačních algoritmů a jejich použití zejména pro prohledávání obrazových dat a detekcí tváří. V první části je nastíněn úvod do rozpoznávání obrazů, je popsáno teoretické pozadí těchto algoritmů a způsob jejich trénování. Představeny jsou i další použité prvky (například Kalmanův filtr nebo knihovna OpenCV). V druhé části se se nachází popis implementace a výstavby aplikace, která využívá těchto technologií pro vyhledávání, sledování a anonymizaci lidských obličejů ve video vstupu.
|
|
|
Neuronové sítě pro lokalizaci lidského obličeje
Libosvár, Jakub ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Bakalářská práce pojednává o problematice detekce a lokalizace lidského obličeje v obraze. Jsou zde popsány možnosti současných metod a umělých neuronových sítí. Práce vychází z výzkumu H. Rowleyho. Prakticky je práce zaměřena na implementaci programu, který je schopen na základě trénovacích a testovacích obrázkových sad natrénovat umělou neuronovou síť pro rozpoznávání lidských obličejů.
|
|
|
Určení směru pohledu
Caha, Miloš ; Herout, Adam (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a implementovat algoritmus, který by umožňoval určení směru pohledu respektive pohybu hlavy. Přesněji jde o systém, který ve videu vyhledává obličej a následně v něm detekuje body, jež jsou vhodné pro odhadnutí směru pohledu sledované osoby. Odhad je realizován pomocí hledání transformace, která byla provedena na klíčových bodech při pohybu hlavy. K zvýšení přesnosti je zde využito tzv. kalibračních snímků, určujících, jaká je transformace klíčových bodů v nadefinovaných směrech pohledu. Výsledkem je tedy aplikace, jež dokáže u sledované osoby určit vychýlení hlavy z přímé polohy jak v horizontálním tak vertikálním směru. Výstupem tedy není pouze informace o směru, ale i velikost vychýlení.
|
|
|
Poloautomatické pořízení rozsáhlé databáze lidských obličejů
Michalík, Marek ; Hradiš, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na metody získávání rozsáhlého počtu snímků lidských obličejů. Takto vzniklá databáze obličejů by měla sloužit jako datová sada pro detekci a rozpoznání lidských tváří pomocí strojového učení s učitelem. Práce se zabývá základními principy strojového učení s učitelem a dostupnými datovými sadami pro toto učení. Součástí práce je návrh technik a implementace algoritmů vhodných pro extrahování potencionálních tváří z videa a zpracování pomocí uživatelského rozhraní pro poloautomatickou akceptaci a anotaci nalezených snímků.
|
|
|
Ovládání počítače pomocí gest
Charvát, Jaroslav ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Bartoň, Radek (vedoucí práce)
Diplomová práce "Ovládání počítače pomocí gest" zpracovává teoretické poznatky z oblasti problematiky počítačového vidění, rozpoznávání gest a podrobněji popisuje jednotlivé metody, použité k vývoji programu. Praktickou část této práce tvoří popis funkčnosti vyvinuté aplikace, pomocí které je možné ovládat počítač gesty pravé i levé ruky a hlavy. Program funguje na základě prvotní detekce kůže, následně pracuje na vyhledávání gest dlaní a hlavy. Pro tyto činnosti byly mimo jiné využity metody AdaBoost a PCA.
|
|
|
AdaBoost v počítačovém vidění
Hradiš, Michal ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Potúček, Igor (vedoucí práce)
V této diplomové práci jsou představeny nové obrazové příznaky "local rank differences" (LRD). Tyto příznaky jsou invariantní vůči změnám osvětlení a jsou vhodné k implementaci detektorů objektů v programovatelném hardwaru, jako je například FPGA. Chování klasifikátorů s LRD vytvořených pomocí algoritmu AdaBoost bylo otestováno na datové sadě pro detekci obličejů. LRD v těchto testech dosáhly výsledků srovnatelných s výsledky klasifikátorů s Haarovými příznaky, které jsou používány v nejlepších současných detektorech objektů pracujících v reálném čase. Tyto výsledky ve spojení s faktem, že LRD je možné v FPGA vyhodnocovat několikanásobně rychleji než Haarovy příznaky, naznačují, že by LRD příznaky mohly být řešením pro budoucí detekci objektů v hardwaru. V této práci také prezentujeme nástroj pro experimenty s algoritmy strojového učení typu boosting, který je speciálně uzpůsoben oblasti počítačového vidění, je velmi flexibilní, a přitom poskytuje vysokou efektivitu učení a možnost budoucí paralelizace výpočtů. Tento nástroj je dostupný jako open source software a my doufáme, že ostatním ulehčí vývoj nových algoritmů a příznaků.
|
|
|
Detekce obličeje
Šašinka, Ondřej ; Hradiš, Michal (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá detekcí obličeje v obraze. Bude zde uveden přístup, který nejprve detekuje jednotlivé obličejové rysy (oči, nos, koutky úst), které pak podle určitých pravidel spojuje do výsledné detekce obličeje. Pro detekci obličejových rysů jsou použity klasifikátory natrénované algoritmem AdaBoost. Jako příznaky pro klasifikaci jsou použity Haarovy vlnky.
|
|
|
Ovládání počítače pohledem
Caha, Miloš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá metodami detekce směru pohledu a jejich následným využitím pro ovládání počítače. Shrnuje a popisuje nejpoužívanější metody pro jednotlivé fáze zmíněné detekce, zejména použití detektoru obličeje a konvolučních filtrů pro následné vyhledání významných bodů v obličeji. Práce je zaměřena na návrh a popis implementace aplikace demonstrující jednu z metod bezkontaktního ovládání počítače.
|
|
|
Detekce obličejů v obraze z kamery na mobilním telefonu s WM
Tureček, Martin ; Láník, Aleš (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí obličejů na mobilních telefonech. Konkrétně se zaměřuje na platformu Windows Mobile. Úvod je tedy věnován tomuto operačnímu systému a možnostem práce s kamerou. Další část textu je věnována obecné problematice detekce obličeje v obraze s ohledem na slabý výkon cílových zařízení. Součástí práce je také popis získávání obrazu z kamery pomocí multimediálního frameworku DirectShow a tvorba vlastního transformačního filtru pro detekci obličeje. V závěru jsou shrnuty dosažené výsledky formou testů na několika mobilních zařízení a také jsou zmíněna všechna úskalí, která obnáší vývoj aplikací pro Windows Mobile.
|
|
|
Metody a aplikace detekce mrkání očí s využitím číslicového zpracování obrazu
Vlach, Jan ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Disertační práce pojednává o oblasti detekce mrkání jako součásti komplexního oboru detekce a rozpoznávání obličejů. Práce je zaměřena směrem k číslicovému zpracování obrazu. Součástí je analýza problematiky a popis dostupných obrazových databází vhodných k testovacím účelům. Ve dvou hlavních kapitolách jsou návrhy metod pro detekci mrkání s využitím číslicového zpracování obrazu jak bez IR technologie, tak s IR technologií.
|
host ::
RSS.