|
|
Detekce a rozpoznávání dopravních značek
Číp, Pavel ; Honec, Peter (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá diskuzí nad metodami detekce a rozpoznávání dopravních značek v městském i mimoměstkém prostředí. Předpokladem pro realizaci systému je zabudovaná kamera, obvykle ve zpětném zrcátku automobilu, snímající scénu před automobilem. Její obrazová data jsou posléze zpracována připojeným PC, kde dochází k převodu dat na informace a jejich vyhodnocení. O případné nalezené značce je řidič vizuálně či akusticky upozorněn. Úloha vedoucí k úspěšnému cíli je rozdělena do čtyřech samostatných bloků. V první části je předzpracování obrazu jako takového. Pracujeme s barevným obrazem a s využitím znalosti o barevnosti dopravních značek v České republice, lze provést barevnou segmentaci žádaných intervalů. Druhým krokem je detekce geometrických tvarů odpovídajících dopravním značkám v segmentovaných datech. Krokem číslo tři je rozpoznání vnitřního piktogramu a jeho nalezení v databázi. Posledním krokem je vizuální výstup zobrazením nalezené dopravní značky. Práce byla zpracována tak, aby byla zajištěna detekce všech důležitých dopravních značení ve třech základních barevných kombinacích platných dle Ministerstva dopravy České republiky. Výsledkem je zdrojový kód pro program MATLAB.
|
|
|
Lokomoční identifikace osob
Pražák, Ondřej ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá studiem pohybu člověka a jejím použitím při identifikaci. Dále uvádí charakteristické vlastností chůze a běhu člověka a faktory, které je ovlivňují. Praktickou částí je vytvoření programu řešící uvedenou problematiky, jehož vstupem je video sekvence, obsahující boční pohled na pohybujícího se člověka. Program určuje souřadnice kloubů dolních končetin a sestavuje lokomoční charakteristiky pohybu. Identifikace, se provádí pomocí korelace, která stanový podobnost jednotlivých průběhů.
|
|
|
Mapování dopravního značení za pomoci metod zpracování obrazu
Leško, Vladimír ; Drahanský, Martin (oponent) ; Novotný, Tomáš (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním dopravního značení z videozáznamu, získávaným GPS záznamu a vložením dopravních značek s odpovídajícími GPS souřadnicemi do centrální databáze OSM. V jednotlivých kapitolách sou postupně představené metody detekce a klasifikace obrazu, obeznámení s projektem OSM a jeho zásuvným modulem JOSM, návrh a samotná implementace výsledné aplikace a zásuvného modulu. V poslední kapitole sou představené výsledky testovaní aplikace na deseti videozáznamech. Závěr obsahuje zhodnocení práce s možnými rozšířeními.
|
|
|
Simulace biometrických zabezpečovacích systémů pracující na základě rozpoznávání tváře
Dubský, Milan ; Rampl, Ivan (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Zadáním této práce je navrhnout v prostředí Matlab-Simulink systém pro rozpoznávání tváře určitého člověka z množiny (databáze) tváří všech uživatelů systému. V rámci práce jsou popsány jak algoritmy používané pro detekci tváře, tak pro rozpoznávání tváře. U algoritmů používaných pro detekci tváře jsou popsány a implementovány především příznakově orientované metody, konkrétně metoda založená na hledání barevné oblasti odpovídající barvě kůže, tzv. barevná segmentace. Další metodou je metoda porovnávání šablon. Tato metoda je rovněž použitelná i pro rozpoznávání tváře, což je v této práci ověřeno. Posledním zde popsaným algoritmem pro rozpoznávání lidské tváře je PCA (analýza hlavních komponent). V závěru práce jsou zhodnoceny dosažené výsledky a to hlavně u metody PCA, která se pro úkol rozpoznávání tváře jeví jako nejlepší.
|
|
|
Detekce mrkání
Jeništa, Petr ; Atassi, Hicham (oponent) ; Vlach, Jan (vedoucí práce)
Podstatou této bakalářské práce je popis teoretických základů metod pro detekci mrkání. Práce popisuje metody pro nalezení lidského obličeje v obraze s komplexním pozadím. Dále různé způsoby nalezení očí v obraze a jejich následné sledování. Posledním úkolem je analýza očí a vyhodnocení jestli došlo k mrknutí či ne. Jsou zde také popsány různé pomocné prostředky pro zpracování číslicového obrazu. V závěru práce je popsána praktická realizace některých zmínění metod, tedy realizace algoritmu detekující mrkající oční pár.
|
|
|
Využití metod zpracování signálů pro zvýšení bezpečnosti automobilové dopravy
Beneš, Radek ; Říha, Kamil (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou rozpoznávání dopravních značek ve videosekvenci. Systémy rozpoznání značek rozhodně přispívají ke zvýšení bezpečnosti v automobilové dopravě, což potvrzují i komerční systémy vkládané výrobci automobilů do svých vozů (Opel, BMW). V práci je nejprve prezentována motivace pro použití těchto systémů, následuje přehled současného stavu vývoje v této oblasti a nakonec je zvolena a detailně popsána konkrétní metoda pro rozpoznávání značek, která využívá pokročilé techniky zpracování obrazového signálu. Pro detekci značek, je v práci použita segmentační metoda, pracující s barevnou informací. Následná klasifikace je realizována lineárním klasifikátorem s volitelným využitím metody PCA. Navíc byla implementována metoda sledování dopravních značek ve videosekvenci založená na Kalmanově filtraci. Realizovaný systém dává poměrně kvalitní výsledky a v práci nechybí podrobné srovnání a zhodnocení úspěšnosti klasifikace.
|
|
|
Automatická tvorba efektu světelného meče
Vagner, Ondřej ; Šolony, Marek (oponent) ; Žák, Pavel (vedoucí práce)
Efekt světelného meče patří pravděpodobně k nejznámějším filmovým efektů. Jeho vytváření je často velmi časově náročné. Tato práce si klade za cíl automatizaci procesu tvorby efektu světelného meče ve videosekvenci. Klíčovými elementy popsané metody jsou detekce imitace meče a její následné nahrazení požadovaným efektem.
|
|
|
Mapování dopravního značení za pomoci metod zpracování obrazu
Leško, Vladimír ; Drahanský, Martin (oponent) ; Novotný, Tomáš (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním dopravního značení z videozáznamu, získávaným GPS záznamu a vložením dopravních značek s odpovídajícími GPS souřadnicemi do centrální databáze OSM. V jednotlivých kapitolách sou postupně představené metody detekce a klasifikace obrazu, obeznámení s projektem OSM a jeho zásuvným modulem JOSM, návrh a samotná implementace výsledné aplikace a zásuvného modulu. V poslední kapitole sou představené výsledky testovaní aplikace na deseti videozáznamech. Závěr obsahuje zhodnocení práce s možnými rozšířeními.
|
|
|
Detekce mrkání
Jeništa, Petr ; Atassi, Hicham (oponent) ; Vlach, Jan (vedoucí práce)
Podstatou této bakalářské práce je popis teoretických základů metod pro detekci mrkání. Práce popisuje metody pro nalezení lidského obličeje v obraze s komplexním pozadím. Dále různé způsoby nalezení očí v obraze a jejich následné sledování. Posledním úkolem je analýza očí a vyhodnocení jestli došlo k mrknutí či ne. Jsou zde také popsány různé pomocné prostředky pro zpracování číslicového obrazu. V závěru práce je popsána praktická realizace některých zmínění metod, tedy realizace algoritmu detekující mrkající oční pár.
|
|
|
Využití metod zpracování signálů pro zvýšení bezpečnosti automobilové dopravy
Beneš, Radek ; Říha, Kamil (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou rozpoznávání dopravních značek ve videosekvenci. Systémy rozpoznání značek rozhodně přispívají ke zvýšení bezpečnosti v automobilové dopravě, což potvrzují i komerční systémy vkládané výrobci automobilů do svých vozů (Opel, BMW). V práci je nejprve prezentována motivace pro použití těchto systémů, následuje přehled současného stavu vývoje v této oblasti a nakonec je zvolena a detailně popsána konkrétní metoda pro rozpoznávání značek, která využívá pokročilé techniky zpracování obrazového signálu. Pro detekci značek, je v práci použita segmentační metoda, pracující s barevnou informací. Následná klasifikace je realizována lineárním klasifikátorem s volitelným využitím metody PCA. Navíc byla implementována metoda sledování dopravních značek ve videosekvenci založená na Kalmanově filtraci. Realizovaný systém dává poměrně kvalitní výsledky a v práci nechybí podrobné srovnání a zhodnocení úspěšnosti klasifikace.
|
host ::
RSS.