|
| |
|
|
Uživatelské rozhraní WWW pro analýzu fotografií
Balcárek, Lukáš ; Láník, Aleš (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá uživatelským rozhraním pro strojové vyhodnocení technické kvality skupin fotografií. V práci jsou sepsány informace o fotografiích, grafických editorech a jejich zhodnocení. Praktická část práce je zaměřena na návrh a vytvoření aplikace s webovým uživatelským rozhraním, která vyhodnocuje a porovnává kvalitu fotografií. Závěrem je vytvořená aplikace s jejím rozhraním otestována uživateli, vyhodnocen její přínos a možnosti dalšího rozšíření.
|
|
| |
|
|
AeroWorks: Vizuální systém identifikace režimů letounu
Kardoš, Juraj ; Dittrich, Petr (oponent) ; Chudý, Peter (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vizuální detekcí režimů letounu. Obsahuje popis modelu prostorového pohybu letounu a způsoby vizualizace letových parametrů prostřednictvím letových přístrojů. Práce podává návrh systému pro vizuální detekci režimů letounu. Navrhnutý systém postupně zpracovává každou snímku ve dvou fázích, nejdřív vykoná stabilizaci videa a následně se provede vizuální identifikace hodnot ukazatelů stavových veličin letounu. Stabilizace videa je založená na detekci zájmových bodů a výpočtu optického toku. Snímky jsou transformovány tak aby se co nejvíce překrývali a minimalizoval se tak nežádoucí pohyb kamery. Detekce hodnot, zobrazovaných na letových přístrojích, je založená na Houghově transformaci. V práci je zahrnut popis vytvořené aplikace, která na videozáznamu z pilotní kabiny letounu dokáže rozpoznat hodnoty zobrazené na specifikovaných letových přístrojích.
|
|
|
Lokalizace bifurkací ve snímcích sítnice
Pres, Martin ; Drahanský, Martin (oponent) ; Semerád, Lukáš (vedoucí práce)
Mezi hlavní prvky sítnice z biometrického hlediska patří slepá skvrna, žlutá skvrna a rozložení cév v sítnici. Větvení cév je pro každého jedince unikátní a právě tato vlastnost se využívá v biometrických systémech pro rozpoznávání osob podle obrazu sítnice. Tento dokument popisuje metodu pro lokalizaci slepé a žluté skvrny, dále se věnuje metodě pro zvýraznění krevních cév, založené na známé metodě \emph{Matched filters}, a nakonec rozebírá lokalizaci bifurkací v extrahovaném krevním řečišti. Hlavním cílem této práce je vytvořit aplikaci pro automatizovanou úpravu snímků sítnice, segmentaci krevního řečiště a lokalizaci markantů. Program je implementován v jazyce Java s využitím knihovny OpenCV.
|
|
|
Optické rozpoznání textu v obrázcích
Kadlic, Pavel ; Mlích, Jozef (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zaměřuje na detekci, lokalizaci, sledování a extrakci textu v obrázcích a videu. Jsou v ní popsány algoritmy vedoucí k dosažení optického rozpoznání textu. Práce se zabývá také implementací algoritmů, výběrem vhodného vzorku testovacích dat a jeho vyhodnocením.
|
|
| |
|
|
Rozpoznávání emocí pomocí konvolučních neuronových sítí
Jileček, Jan ; Najman, Pavel (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Konvoluční neuronové sítě se dnes používají v mnoha oblastech, především ale pro strojové učení, kde vykazují velkou úspěšnost. Tato práce nejprve představí existující frameworky, další algoritmy pro rozpoznávání a pak popisuje, jak probíhalo vytváření vlastní datové sady a trénink modelu pro rozpoznávání emocí. Tento model má úspěšnost klasifikace 60%. Model je následně využit pro získání statistik o emocích z filmových trailerů a z těchto statistik je sestaven model pro rozpoznávání žánrů, který je konečně použit v naší aplikaci pro určení žánru vstupního traileru s přesností až 47%.
|
|
|
Získávání dat z kamer
Tylš, Ladislav ; Valach, Soběslav (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá možnostmi vytvoření vhodného prostředí k ovládání a nastavení kamer. V první části jsou popsány základní možnosti připojení kamer a vysvětleny jednotlivé parametry kamer. V druhé části je ukázáno, jak je možno vytvořit aplikaci, kde bude možno spustit více kamer současně, a které umožní jednoduché nastavení parametrů v programu MATLAB a programu C++BUILDER s využitím knihoven OpenCV.
|
|
|
Rozpoznávání emocí pomocí konvolučních neuronových sítí
Jileček, Jan ; Najman, Pavel (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Konvoluční neuronové sítě se dnes používají v mnoha oblastech, především ale pro strojové učení, kde vykazují velkou úspěšnost. Tato práce nejprve představí existující frameworky, další algoritmy pro rozpoznávání a pak popisuje, jak probíhalo vytváření vlastní datové sady a trénink modelu pro rozpoznávání emocí. Tento model má úspěšnost klasifikace 60%. Model je následně využit pro získání statistik o emocích z filmových trailerů a z těchto statistik je sestaven model pro rozpoznávání žánrů, který je konečně použit v naší aplikaci pro určení žánru vstupního traileru s přesností až 47%.
|
host ::
RSS.