|
|
Geometrické transformace obrazu
Němeček, Petr ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá akcelerací geometrických transformací obrazu s využitím GPU a architektury NVIDIA (R) CUDA TM. Časově kritické části kódu jsou přesunuty na GPU a vykonány paralelně. Jedním z výsledků je demonstrační aplikace pro porovnání výkonnosti obou architektur: CPU, a GPU v kombinaci s CPU. Pro referenční implementaci jsou použity vysoce optimalizované algoritmy z knihovny OpenCV, od firmy Intel.
|
|
|
Interpolace obrazových bodů
Mintěl, Tomáš ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá akcelerací interpolačních metod s využitím GPU a architektury NVIDIA (R) CUDA TM. Grafický výstup je reprezentován demonstrační aplikací pro transformaci obrazu nebo videa s použitím vybrané interpolace. Časově kritické části kódu jsou přesunuty na GPU a vykonány paralelně. Pro práci s obrazem a videem jsou použity vysoce optimalizované algoritmy z knihovny OpenCV, od firmy Intel.
|
|
|
Získávání znalostí z multimediálních databází
Jurčák, Petr ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Práce je věnována tématu problematiky získávání znalostí z databází. Je zaměřena na základní metody klasifikace a predikce pro dolování dat. Dále se práce zaobírá extrakci nízkoúrovňových rysů z video dat a obrázků, a také shrnuje poznatky z podobnostního vyhledávání v multimediálním obsahu a indexaci tohoto typu dat. Závěr je věnován implementaci vybrané klasifikační metody a porovnání dosažených výsledků s nástrojem LibSVM.
|
|
|
Detekce křivek v obraze
Labaj, Tomáš ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí křivek v obraze. Shrnuje a popisuje používané metody v této oblasti počítačového vidění. Hlavním cílem je však srovnání metod pro detekci křivek v obraze s parametrizací - tedy Houghovy transformace a metody RANSAC. Tyto metody jsou srovnávány dle několika kritérií, které jsou u hranového detektoru nejdůležitější.
|
|
|
Detekce obličejů ve videu
Kolman, Aleš ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou detekce obličejů ve videu. Naleznete v ní souhrn základních barevných modelů. Poté je uveden popis a srovnání základních metod pro detekci lidské kůže s praktickou ukázkou implementace parametrického detektoru. Následuje teoretický základ pro detekci obličejů a sledování obličejů ve videu obsahující výčet základních pojmů a metod této problematiky. Vyšší důraz je kladen na popis algoritmu strojového učení AdaBoost a na popis možnosti použití Kalmanova filtru pro účely sledování detekovaných obličejů. V podlesní části práce jsou uvedeny návrh, implementace a testování knihovny realizované v rámci této diplomové práce.
|
|
| |
|
|
Rozpoznávání rukou psaného textu
Zouhar, David ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Mlích, Jozef (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním rukou psaných znaků v reálném čase. Popisuje způsoby, kterými jsou zpracovávány vstupní data a klasi kační metody, které se pro rozpoznávání používají. Zvláště se zaměřuje na skryté Markovovy modely. Zabývá se také hodnocením úspěšnosti rozpoznávání, a to na základě provedených experimentů. V rámci této diplomové práce byla také vytvořena alternativní klávesnice pro systém MeeGo. U vytvořeného systému se podařilo dosáhnout úspěšnosti nad 96%.
|
|
|
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.
|
|
|
Získávání znalostí z multimediálních databází
Jirmásek, Tomáš ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou získávání znalostí z databází. Důraz je kladen zejména na základní metody klasifikace a predikce pro dolování dat. Dále tato práce obsahuje úvod do multimediálních databází a získávání znalostí z těchto databází. Cílem části zabývající se aplikací dolování z multimediálních dat bylo zaměřit se na extrakci nízkoúrovňových rysů z video dat a obrázků. V dalších částech je uveden popis používaných dat a výsledky experimentů prováděných nad těmito daty v nástrojích RapidMiner, LibSVM a pomocí vlastní vytvořené aplikace. Závěr práce obsahuje porovnání použitých metod pro extrakci rysů vysoké úrovně z nízkoúrovňového popisu dat.
|
|
|
Podnikový informační systém
Boháček, Petr ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Dydowicz, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá analýzou požadavků na informační systém technické podpory společnosti vyvíjející software s důrazem na zlepšení procesů uvnitř organizace. Hlavními funkcemi systému jsou sběr informací o pracích prováděných zaměstnanci firmy a možnost generování statistik. Systém však umožňuje implementaci rozšíření, která pomohou integrovat další funkce, přímo nesouvisející s původním posláním systému, či definici dalších uživatelských rolí, které budou mít přístup k různým částem systému.
|
host ::
RSS.