|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo experimentovat s pokročilými technikami reprezentace obrazu a vytvoření klasifikátoru, který je schopen zpracovat s dostatečnou přesnosí a rychlostí velkou sadu obrazových dat. Základní řešení s využitím vizuálních slovníků je obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných příznaků pro popis obrazu, měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům a využití segmentace při budování vizuálního slovníku. Pro dosažní efektivity klasifikátoru jsou využity lineární SVM s explicitním vložením dat. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
|
|
Detekce objektů pomocí Kinectu
Švec, Ján ; Zahrádka, Jiří (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí objektů pomocí Kinectu. Kinect je pohyb snímající zařízeni od společnosti Microsoft pro hrací konzoli Xbox 360. Cílem práce bylo zhodnotit existující přístupy a postupy používající pro detekci nejen obraz z kamery, ale i hloubkovou mapu (RGB-D senzor). Blíže se práce zabývá nástrojem RoboEarth, jeho instalací, nastavením, tvorbou 3D modelu a detekcí. Samotná detekce byla v práci zkoumána experimentálně a také vyhodnocena.
|
|
|
Detekce poznávací značky v obraze
Vacek, Michal ; Hradiš, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
V první části se práce zabývá již známými metodami detekce značek. Jsou zde popsány metody využívající zpracování obrazu, AdaBoost, či detekci extrémních regionů. Následuje návrh a implementace vlastního přístupu k detekci poznávacích značek využívající lokální detektory k vytvoření slovníku vizuálních slov. V závěru je metoda vyhodnocena.
|
|
|
Panorama z Ptačí Perspektivy
Sobotka, Lukáš ; Pavelková, Alena (oponent) ; Kolář, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření panoramatu z fotografií pořízených z náhodně pohybujícího se zařízení s operačním systémem Android. Toto zařízení je umístěné na létajícím aparátu (drak, heliový balón, dron, ...). Vzniklé fotografie snímají zemi z výšky, z ptačí perspektivy. Byla tedy vytvořená a otestovaná aplikace pro OS Android, která vytváří kolekci snímků a následně provádí algoritmus pro vytvoření panoramatu. Tento algoritmus určuje pomocí metody SURF deskriptory, které jsou filtrovány algoritmem RANSAC pro nalezení optimální homografie. Provádí se iterativně nad celou kolekcí pořízených fotografií. Obrazová data jsou zpracována pomocí knihovny OpenCV.
|
|
|
Automatická kategorizace fotografií podle obsahu
Němec, Ladislav ; Španěl, Michal (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou klasifikace fotografií podle obsahu. Hlavním cílem práce je implementace aplikace, která je schopná tuto kategorizaci provádět. Řešení se sestává z variabilního systému využívajícího extrakce lokálních příznaků v obraze a vytvoření vizuálního slovníku metodou k-means. Aplikace využívá Bag of Words reprezentace jako globální funkce pro popis každé fotografe. Poslední složkou tohoto systému je klasifikace prováděná na základě Support Vector Machines. V poslední kapitole jsou představeny výsledky experimentování s tímto systémem.
|
|
|
Tvorba panoramatických fotografií
Cacek, Pavel ; Čadík, Martin (oponent) ; Behúň, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou automatického skládání panoramatických fotografií z jednotlivých snímků. Postupně rozebírá jednotlivé kroky algoritmů, a metody v nich používané, které jsou využívány při tvorbě panoramat. Dále se zaměřuje na návrh vlastního systému založeného na diskutovaných metodách pro konstrukci panoramat. Tento systém je v rámci práce realizován pomocí knihovny OpenCV, a je k němu vytvořeno grafické rozhraní za pomoci knihovny Qt. Nakonec jsou zhodnoceny výstupy tohoto navrženého a implementovaného systému na dostupných datových sadách.
|
|
|
Identifikace objektů v obraze
Zavalina, Viktoriia ; Fliegel, Karel (oponent) ; Boleček, Libor (vedoucí práce)
Tato práce popisuje postupy, pro detekci objektů v obraze. Obsahuje teoretickou, praktickou a experimentální častí. Teoretická část se zabývá popisem reprezentace obrazu, metod předzpracovaní, a metod detekce a identifikace objektů. Praktická část obsahuje popis vytvořeného programu a algoritmů v něm použitých. Aplikace byla vytvořena v prostředí MATLAB. Program nabízí intuitivní grafické uživatelské prostředí a tři různé metody pro detekci a identifikaci objektů v obraze. Výsledky testovaní realizovaného programu jsou uvedeny v experimentální častí.
|
|
|
Sledování objektu ve videosekvenci
Nešpor, Zdeněk ; Zukal, Martin (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou sledování předem definovaného objektu ve videosekvenci. Po krátkém úvodu je popsán postup vhodný k detekci objektu ve videosekvenci, jehož metody jsou dále podrobně rozebrány. Je zde řešena problematika předzpracování obrazu, segmentace obrazu a detekce objektu v obraze. Hlavní důraz je kladen na detektory využívající body zájmů a deskriptory oblastí - SURF a SIFT. Druhá část práce se zabývá praktickou realizací programu vhodného ke sledování předem definovaného objektu ve videosekvenci. Nejprve jsou analyzovány knihovny vhodné ke sledování objektu ve videosekvenci v prostředí jazyku JAVA, následuje podrobný popis vybrané knihovny OpenCV spolu s wrapperem JavaCV. Dále je popsána vlastní aplikace z hlediska ovládání a funkčnosti, jsou popsány klíčové metody. Výstupy aplikace spolu s diskusí a zhodnocením jsou prezentovány na konci práce.
|
|
|
Nalezení známého objektu v sérii digitálních snímků
Bednařík, Jan ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí známého objektu v sérii digitálních snímků, detekce je prováděna dvěma způsoby. První způsob je založen na detekci hran a barev vzorového obrazu, který je vyhledáván v sérii snímků. V práci jsou vyzkoušeny metody detekce hran pomocí Gradientu i Laplaciánu, tedy pomocí první i druhé derivace. Vyzkoušeny byly převážně Sobelovy operátory a metoda Laplacián Gaussianu. Dále se práce zabývá metodami prahování a určením automatického prahu. U detekce barev jsou porovnány metody přímého porovnání barev pomocí poměru a násobení barvy v obraze a detekce objektu pomocí významné barvy. Druhá část práce se zabývá detekcí významných bodů pomocí upravené metody SURF, jejich porovnáváním a hledáním v sérii digitálních snímků.
|
|
|
Přeprava nadrozměrného sportovního vybavení v letecké dopravě
Draštík, Pavel ; Zelený, Lubomír (vedoucí práce) ; Krystl, Filip (oponent)
Tato práce se věnuje tématu přepravy nadrozměrného sportovního vybavení v letecké dopravě především s ohledem na odpovědnost leteckých dopravců v případě jeho zničení, ztráty, poškození nebo zpoždění. Zvýšená pozornost je věnována přepravě surfového vybavení na konkrétních relacích - Praha - Kanárské ostrovy a Praha - ostrov Bali v Indonésii. Cílem práce je potvrdit nebo vyvrátit nevyhovující situaci na poli přepravy nadrozměrného sportovního vybavení v letecké dopravě, k tomuto úcělu byl proveden vlastní průzkum.
|
host ::
RSS.