|
|
Voice Activity Detection
Ent, Petr ; Karafiát, Martin (oponent) ; Matějka, Pavel (vedoucí práce)
This thesis deals with usage Support Vector Machines (SVM) for Speech Activity Detection (SAD). The first part of the thesis deals with comparison of different feature extractions and different methods of construction supervectors for classifying speech using SVM. The second part presents SVM based SAD system. All experiments were performed on ERT broadcast new database. Final comparison with two other approaches (phoneme and GMM based) was done on standard NIST 2006 Rich Test Evaluation database.
|
|
|
Reidentifikace automobilů ve videu
Zapletal, Dominik ; Sochor, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problémem reidentifikace automobilů ve videu. Reidentifikace automobilů ve videu je založena na porovnávání částí obrazu získaného z různých kamer. Tato práce je zaměřena zejména na reidentifikaci automobilů samotnou a vychází z předpokladu, že problém detekce automobilů ve videu je již vyřešen v podobě vytvořeného 3D ohraničujícího kvádru kolem vozidla. Problém reidentifikace je vyřešen pomocí barevných histogramů, histogramů orientovaných gradientů a lineárního regresoru. Příznaky jsou používány v oddělených modelech za účelem dosažení nejlepších výsledků v nejkratším výpočetním čase procesoru. Navrhovaná metoda pracuje s vysokou přesností (60% opravdu pozitivních rozpoznání s 10% mírou falešně pozitivních případů na náročné datové sadě) s výpočetním časem procesoru (Core i7) 85 milisekund pro jednu reidentifikaci vozidla za předpokladu video vstupu v plném HD rozlišení. Použitím této práce v distribuovaných dopravních monitorovacích systémech je možné zjistit důležité parametry jako doba cestování, směry dopravních toků nebo dopravní informace.
|
|
|
Analýza emocionálních stavů na základě obrazových předloh
Přinosil, Jiří ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato disertační práce se zabývá návrhem automatického systému pro rozpoznávání základních emocionálních výrazů ve tváři ze statických obrazů. Celkově je tento systém rozdělen do tří nezávislých částí, které jsou ovšem jistým způsobem propojeny. Jedná se o automatickou detekci tváře v barevném obraze, kde byl navržen vlastní detektor pracující na základě barvy lidské kůže a metody pro lokalizaci pozic očí a rtů v již nalezených tvářích pomocí barevných map. Součástí tohoto celku je modifikovaný algoritmus detekce tváří Viola-Jones, který byl také experimentálně využit pro detekci očí. Spolehlivost těchto detektorů byla testována pomocí obrazové databáze obličejů Georgia Tech Face Database. Další částí automatického systému je extrakce příznaků skládající se ze dvou statistických metod a jedné metody založené na filtraci obrazu pomocí sady Gaborových filtrů. Pro účely této práce byly taky experimentálně vyzkoušeny různé kombinace příznaků extrahovaných pomocí těchto metod. Poslední částí systému pak je matematický klasifikátor reprezentován dopřednou neuronovou sítí. Celý systém je navíc doplněn o přesné určení pozic jednotlivých částí lidského obličeje pomocí aktivního modelu tvaru. Spolehlivost celého automatického systému byla testována na rozpoznání základních emocionálních výrazů ve tváři pomocí databáze Japanese Female Facial Expression.
|
|
|
PHONOTACTIC AND ACOUSTIC LANGUAGE RECOGNITION
Matějka, Pavel ; Sigmund, Milan (vedoucí práce)
This thesis deals with phonotactic and acoustic techniques for automatic language recognition (LRE). The first part of the thesis deals with the phonotactic language recognition based on co-occurrences of phone sequences in speech. A thorough study of phone recognition as tokenization technique for LRE is done, with focus on the amounts of training data for phone recognizer and on the combination of phone recognizers trained on several language (Parallel Phone Recognition followed by Language Model - PPRLM). The thesis also deals with novel technique of anti-models in PPRLM and investigates into using phone lattices instead of strings. The work on phonotactic approach is concluded by a comparison of classical n-gram modeling techniques and binary decision trees. The acoustic LRE was addressed too, with the main focus on discriminative techniques for training target language acoustic models and on initial (but successful) experiments with removing channel dependencies. We have also investigated into the fusion of phonotactic and acoustic approaches. All experiments were performed on standard data from NIST 2003, 2005 and 2007 evaluations so that the results are directly comparable to other laboratories in the LRE community. With the above mentioned techniques, the fused systems defined the state-of-the-art in the LRE field and reached excellent results in NIST evaluations.
|
|
|
Biometrie sítnice pro účely rozpoznávání osob
Sikorová, Eva ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním osob pomocí srovnávání sady příznaků extrahovaných z obrazů vzoru cév sítnice. První část práce obsahuje náhled na problematiku biometrie, podrobnější rozbor identifikace osob s využitím snímků sítnice a především literární rešerši metod extrakce a srovnávání. V praktické části byly v prostředí MATLAB realizovány algoritmy pro identifikaci osoby metodou nejbližšího souseda (NS), translace, template matching (TM) a rozšířeného NS a TM se zahrnutím více příznaků. Součástí práce je otestování navržených programů na biometrické databázi příznakových vektorů s následným vyhodnocením.
|
|
|
Zpracování snímků duhovky pro biometrické aplikace
Osičková, Kristýna ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Biometrie je metoda rozpoznávání identity člověka na základě jedinečných biologických charakteristik, které jsou pro každého člověka unikátní. Metody biometrické identifikace se v současné době stále více rozšiřují do nejrůznějších odvětví. Tato práce je zaměřena na identifikaci člověka podle snímků oční duhovky. V úvodní části práce jsou popsány principy známých metod pro biometrické aplikace a v další části je popsán návrh metody a její realizace v programovém prostředí Matlab. V praktické části je použita metoda rychlé radiální symetrie pro detekci zornice, od níž se pak odvíjí další zpracování obrazu. Využívá se zde dvou dimensionální diskrétní vlnkové transformace obrazu. Navržený algoritmus je testován na databázích CASIA-Iris-Interval a databázi IITD.
|
|
|
Spojování obrazů podle tvaru hran
Gorgol, Martin ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a realizací aplikace, která na základě vytvořené množiny dílků „puzzle“ složí dle tvaru jejich hran původní obraz. Tato aplikace je vytvořena pomocí programu Matlab. Práce také popisuje postup při samotném vytvoření databáze dílků z fotografie obrazu složeného puzzle. Blíže se pak zabývá problematikou nalezení charakteristických úseku dílků, jejich segmentací a vhodným popisem. Je zde rozebrán postup výběru typů příznaků a jejich extrakce. Na základě vhodně popsaných segmentovaných částí dílků je navržen a realizován algoritmus jejich porovnávání a sdružování do shluků. Pomocí navržené metody vizualizace je poté zobrazován výsledný obraz složeného puzzle.
|
|
|
Biometrie s využitím snímků duhovky
Tobiášová, Nela ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Biometrické techniky jsou v současné době velmi rozšířené vědní odvětví. Biometrií je myšleno automatizované rozpoznávání osob na základě jejich anatomických rysů, v případě této diplomové práce duhovky oka. Rozpoznání pomocí duhovky se jeví jako nejslibnější z důvodu neinvazivního přístupu a nízké chybovosti. Zakladatelem biometrie oka je John G. Daugman. Z jeho prací vycházejí téměř všechny současné publikace. Tato diplomová práce se zabývá biometrií s využitím snímků duhovky. V úvodní části jsou popsány principy metod z oblasti biometrie na základě snímků duhovky. Následuje první praktická část věnovaná návrhu a realizaci dvou vybraných metod pro detekci vnitřní hranice duhovky. Třetí část této práce uvádí návrh a realizaci metody zpracování snímků duhovky za účelem klasifikace osob. Poslední kapitola je věnovaná vyhodnocení dosažených výsledků a jejich porovnání s publikovanými metodami.
|
|
|
Spojování obrazů podle tvaru hran
Gorgol, Martin ; Petyovský, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a realizací aplikace, která na základě vytvořené množiny dílků „puzzle“ složí dle tvaru jejich hran původní obraz. Tato aplikace je vytvořena pomocí programu Matlab. Práce také popisuje postup při samotném vytvoření databáze dílků z fotografie obrazu složeného puzzle. Blíže se pak zabývá problematikou nalezení charakteristických úseku dílků, jejich segmentací a vhodným popisem. Je zde rozebrán postup výběru typů příznaků a jejich extrakce. Na základě vhodně popsaných segmentovaných částí dílků je navržen a realizován algoritmus jejich porovnávání a sdružování do shluků. Pomocí navržené metody vizualizace je poté zobrazován výsledný obraz složeného puzzle.
|
|
|
Rozpoznávání obličejů v obraze
Hauser, Václav ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce a rozpoznávání obličejů v obraze. Obsahem práce je popis využívaných metod detekce a rozpoznávání obličejů. Podrobněji je popsána metoda analýzy hlavních komponent (PCA), která je následně využita při implementaci rozpoznávání obličejů ve videosekvenci. Ve spojení s implementací je v práci popsán balíček knihoven OpenCV, který byl pro realizaci využit, konkrétně jeho C++ API. Závěrem je provedeno testování vzniklé aplikace na dvou rozdílných videosekvencích.
|
host ::
RSS.