|
|
Detekce rasistických symbolů z obrazu
Klapal, Matěj ; Říha, Kamil (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvořit detektor rasistických symbolů z obrazu za použití funkcí open source knihovny OpenCV. V textu je shrnut základní proces zpracování obrazových dat pomocí počítačů. Text dále obsahuje popis jednotlivých metod z této knihovny umožňujících natrénovat a poté v obraze zaznamenat a lokalizovat požadovaný objekt. Součástí tohoto textu je také porovnání úspěšností detekce za použití Haarových příznaků, LBP a histogramu orientovaných gradientů. V textu jsou také shrnuty výsledky testu detekce pro trojici podporovaných symbolů, svastiku, znaky SS a triskelion.
|
|
|
Metody detekce a rozpoznání obličeje v obrazu
Zbranek, Miroslav ; Horák, Karel (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je prostudování metod pro detekci a rozpoznání obličeje v obrazu. Na základě prostudování odborné literatury bude zvolena metoda pro detekci obličeje a metoda pro rozpoznání obličeje. Obě metody budou implementovány za pomoci knihovny OpenCV a programovacího jazyku C/C++. Výsledkem práce je vytvoření grafického rozhraní, které využívá naprogramovaných funkcí pro detekci a rozpoznání obličeje jak z obrazu tak i kamery.
|
|
|
Monitorování dopravy z leteckých videí
Babinec, Adam ; Orság, Filip (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací systému pro extrakci trajektorií vozidel z leteckých videí. Navržený systém analyzuje po sobě jdoucí letecké snímky dopravní křižovatky, které byly pořízeny kamerou z výšky přibližně 150 metrů pomocí autonomně létajícího stroje. Každý snímek je geo-registrovaný na základě vizuálních klíčových bodů ORB. Pro detekci vozidel v obraze byl využit kaskádový klasifikátor a příznaky MB-LBP. Oblast detekce vozidel byla omezena pomocí algoritmů pro detekci pohybu a s využitím informace o geometrii sledované křižovatky. Samotné sledování detekovaných vozidel je postaveno na částicovém filtru, který při evaluaci částic kombinuje výstup z detektoru vozidel a vizuální i pohybový model sledovaného vozidla. Systém byl otestovaný na třech ručně anotovaných video sekvencích, přičemž 92 % odhadnutých trajektorií koresponduje s realitou. Systém našel svoje uplatnění ve výzkumné činnosti dopravních analytiků, kde se využívá pro pokročilejší analýzy chování účastníků provozu v oblasti dopravních křižovatek a jejich vzájemné interakce.
|
|
|
Krátkodobá předpověď počasí na základě obrazu oblohy
Volf, Martin ; Španěl, Michal (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
V práci se věnuji problematice předpovědi počasí pouze z kamerového záznamu. Snažím se prezentovat základní meteorologické informace, které může obloha poskytnout. Zabývám se typy oblaků, jejich vlastnostmi, metodami, kterými lze obloha co nejvýstižněji popsat. Ukazuji základní zákonitosti mezi meteorologickými veličinami. Zkoumám přesnost informací, které použité metody z obrazu získávají a snažím se zjistit, zda jimi lze předpovědět déšť, vlhkost vzduchu a zda bude svítit slunce v horizontu 1h.
|
|
|
Rozpoznání obličeje
Keršner, Martin ; Mlích, Jozef (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou rozpoznání obličeje. Cílem práce bylo nastudovat různé metody extrakce příznaků a zjistit jejich vliv na úspěšnost rozpoznání. Mezi zkoumané metody extrakce příznaků patří Local Binary Pattern, Histogram orientovaných gradientů a Gaborovy filtry. Dále práce vysvětluje způsoby rozpoznání obličejů podle podobnosti obrazových dat. Jako klasifikátor obličejů byl při experimentech použit Support Vectore Machines. Experimentálně zjištěné nejúspěšnější kombinace parametrů metod extrakce příznaků a klasifikátoru byly využity v systému pro jednoduché rozpoznávání obličejů.
|
|
|
Analýza vrstvy nervových vláken na snímcích sítnice s využitím lokálních binárních vzorů
Doležal, Petr ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato práce popisuje metodu LBP (Localy Binary Pattern) v jejích různých formách jako nástroj pro analýzu vrstvy nervových vláken jakožto snímků s texturou a bez textury. První část práce se zabývá vrstvou nervových vláken na sítnici oka, výpadky nervových vláken, a především pak možnostmi snímání sítnice pomocí fundus kamery a vlastnostmi takto získaných dat. Druhá část práce popisuje a vysvětluje metodu LBP využívající lokální binární operátory k popisu textury pomocí histogramů. Z takto vzniklých LBP histogramů je získán soubor příznaků. Různými klasifikačními přístupy lze pak určit, zda nové vzorky patří snímku s výpadkem vrstvy nervových vláken. Tímto se zabývá další část práce. Následně je zkoumána korelace příznaků histogramů těchto snímků s tloušťkou vrstvy nervových vláken v témže místě. Metody popisované v této práci byly otestovány na souboru snímků v programovém prostředí MATLAB a dobré výsledky ukazují, že použitá metoda může najít uplatnění v podpoře diagnostiky glaukomových onemocnění.
|
|
|
Detekce živosti otisku prstu na bezdotykovém zařízení
Fořtová, Kateřina ; Kanich, Ondřej (oponent) ; Heidari, Mona (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřena na detekci živosti otisků prstů s využitím bezdotykového senzoru. Shrnuje teoretický úvod do biometrie, zpracování otisků prstů a některé ze současných přístupů pro detekci živosti. Představuje nový přístup, který využívá algoritmus lokálního binárního vzoru, Sobelův a Laplaceův operátor a vlnkovou transformaci. Následná klasifikace byla provedena s využitím umělých neuronových sítí, metody podpůrných vektorů SVM a rozhodovacích stromů. Experimenty byly provedeny s datasetem nasvíceným světly o různé vlnové délce. Bylo zjištěno, že otisky prstů nasvícené červeným světlem vykazují nejlepší přesnost 90.1% ze všech uvažovaných vlnových délek viditelného světla. Klasifikace s využitím vektoru na základě lokálního binárního vzoru dosahovala průměrné přesnosti 89.8%, přesnost s užitým vektorem na základě Sobelova a Laplaceova operátoru byla 91.5%. Pro vlnkovou transformaci byly využity různé Wavelet rodiny. Největší přesnosti dosahovaly vlnky z rodiny biortogonálních spline vlnek (85.1%) a z rodiny reverzních biortogonálních spline vlnek (86.6%).
|
|
|
Texturní analýza vrstvy nervových vláken na snímcích sítnice
Novotný, Adam ; Jan, Jiří (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Práce popisuje zcela novou metodu detekce poškození vrstvy nervových vláken (VNV) v barevných fotografiích sítnice. Poškození VNV je jedním z příznaků glaukomového onemocnění a jeho včasné odhalení je zcela zásadní. Metoda je představena s cílem podpořit včasnou diagnostiku glaukomu v oftalmologii. Základem metody je využití lokálních binárních operátorů (LBP). Tento přístup texturní analýzy je charakteristický zejména výpočetní jednoduchostí a invariantností vůči monotónním změnám jasu obrazu. Z obrazových histogramů LBP distribucí je získáno několik texturních příznaků, které slouží ke klasifikaci zdravé či nemocné tkáně sítnice. Metoda byla otestována na snímcích sítnice pacientů s výpadkem ve VNV. Výsledky ukazují, že lze navrženou metodu texturní analýzy s úspěchem použít pro účely podpory diagnostiky glaukomu.
|
|
|
Detekce živosti otisku prstu na bezdotykovém zařízení
Fořtová, Kateřina ; Kanich, Ondřej (oponent) ; Heidari, Mona (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce je zaměřena na detekci živosti otisků prstů s využitím bezdotykového senzoru. Shrnuje teoretický úvod do biometrie, zpracování otisků prstů a některé ze současných přístupů pro detekci živosti. Představuje nový přístup, který využívá algoritmus lokálního binárního vzoru, Sobelův a Laplaceův operátor a vlnkovou transformaci. Následná klasifikace byla provedena s využitím umělých neuronových sítí, metody podpůrných vektorů SVM a rozhodovacích stromů. Experimenty byly provedeny s datasetem nasvíceným světly o různé vlnové délce. Bylo zjištěno, že otisky prstů nasvícené červeným světlem vykazují nejlepší přesnost 90.1% ze všech uvažovaných vlnových délek viditelného světla. Klasifikace s využitím vektoru na základě lokálního binárního vzoru dosahovala průměrné přesnosti 89.8%, přesnost s užitým vektorem na základě Sobelova a Laplaceova operátoru byla 91.5%. Pro vlnkovou transformaci byly využity různé Wavelet rodiny. Největší přesnosti dosahovaly vlnky z rodiny biortogonálních spline vlnek (85.1%) a z rodiny reverzních biortogonálních spline vlnek (86.6%).
|
|
|
Monitorování dopravy z leteckých videí
Babinec, Adam ; Orság, Filip (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá návrhem a implementací systému pro extrakci trajektorií vozidel z leteckých videí. Navržený systém analyzuje po sobě jdoucí letecké snímky dopravní křižovatky, které byly pořízeny kamerou z výšky přibližně 150 metrů pomocí autonomně létajícího stroje. Každý snímek je geo-registrovaný na základě vizuálních klíčových bodů ORB. Pro detekci vozidel v obraze byl využit kaskádový klasifikátor a příznaky MB-LBP. Oblast detekce vozidel byla omezena pomocí algoritmů pro detekci pohybu a s využitím informace o geometrii sledované křižovatky. Samotné sledování detekovaných vozidel je postaveno na částicovém filtru, který při evaluaci částic kombinuje výstup z detektoru vozidel a vizuální i pohybový model sledovaného vozidla. Systém byl otestovaný na třech ručně anotovaných video sekvencích, přičemž 92 % odhadnutých trajektorií koresponduje s realitou. Systém našel svoje uplatnění ve výzkumné činnosti dopravních analytiků, kde se využívá pro pokročilejší analýzy chování účastníků provozu v oblasti dopravních křižovatek a jejich vzájemné interakce.
|
host ::
RSS.