|
|
Identifikace osob pomocí bipedální lokomoce
Krzyžanek, Jakub ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami pro nalezení člověka při chůzi v sekvenci snímků a následným hledáním důležitých bodů pro porovnání průběhu jejich pohybu a identifikaci osob. Pro vyhledání siluety člověka jsou použity shlukové metody k-means a mean shift. Předtím však je pro nalezení přibližného místa hledaného člověka použita metoda rozdílových snímků, konkrétně estimace modelu prostředí, která nám zmenší pole hledání a zkrátí čas segmentace shlukových metod. Práce se při hledání důležitých bodů soustředí na tři místa: střed hlavy a klouby kotníků obou noh. Následně jsou tyto body znázorněny na původní sekvenci snímků a porovnány se skutečnými místy výskytu středu hlavy a kotníků, které uživatel předem vyznačil. Práce se taky zabývá porovnáním získaných průběhů pohybů těchto bodů a identifikaci osob, kterým patří snímaná chůze. Ke konci jsou zkoumány problematické situace, které se vyskytly v průběhu řešení práce. Výsledkem práce je algoritmus, který v sekvenci snímků (resp. videa) najde pohybujícího se člověka a vyhledá důležité body (střed hlavy a kotníky) pro porovnání a identifikaci osoby, které patří snímaná chůze.
|
|
|
Detekce osob s použitím radaru
Skácel, Jan ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Maršík, Lukáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje návrhu a implementaci algoritmu na detekci lidí v reálném čase pomocí radaru s kontinuální vlnou. Klasifikace člověka je založena na Dopplerových znacích, které produkuje při chůzi. K analyzování těchto znaků je použita Fourierova transformace, pomocí které se identifikují charakteristické rysy lidské chůze. Na základě návrhu algoritmu je implementována aplikace v C++, která zpracovává radarový signál a detekuje člověka. Závěr práce je zaměřen na vyhodnocení algoritmu.
|
|
|
Identifikace chodců
Jurča, Jan ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá identifikací osob z videa na základě rozpoznání postavy, obličeje a chůze. Pro rozpoznání postavy a chůze jsou využity předtrénované sítě. Zatímco k rozpoznání chůze je v rámci práce implementováno a srovnáno několik architektur sítí. Finální rozpoznání chodce probíhá na základě multimodální fůze realizované neuronovou sítí. Pro účely práce byl vytvořen vlastní dataset, zároveň se sadou nástrojů umožňující jeho téměř automatickou tvorbu.
|
|
|
Identifikace chodců
Jurča, Jan ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá identifikací osob z videa na základě rozpoznání postavy, obličeje a chůze. Pro rozpoznání postavy a chůze jsou využity předtrénované sítě. Zatímco k rozpoznání chůze je v rámci práce implementováno a srovnáno několik architektur sítí. Finální rozpoznání chodce probíhá na základě multimodální fůze realizované neuronovou sítí. Pro účely práce byl vytvořen vlastní dataset, zároveň se sadou nástrojů umožňující jeho téměř automatickou tvorbu.
|
|
|
Detekce osob s použitím radaru
Skácel, Jan ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Maršík, Lukáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje návrhu a implementaci algoritmu na detekci lidí v reálném čase pomocí radaru s kontinuální vlnou. Klasifikace člověka je založena na Dopplerových znacích, které produkuje při chůzi. K analyzování těchto znaků je použita Fourierova transformace, pomocí které se identifikují charakteristické rysy lidské chůze. Na základě návrhu algoritmu je implementována aplikace v C++, která zpracovává radarový signál a detekuje člověka. Závěr práce je zaměřen na vyhodnocení algoritmu.
|
|
|
Identifikace osob pomocí bipedální lokomoce
Krzyžanek, Jakub ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Práce se zabývá metodami pro nalezení člověka při chůzi v sekvenci snímků a následným hledáním důležitých bodů pro porovnání průběhu jejich pohybu a identifikaci osob. Pro vyhledání siluety člověka jsou použity shlukové metody k-means a mean shift. Předtím však je pro nalezení přibližného místa hledaného člověka použita metoda rozdílových snímků, konkrétně estimace modelu prostředí, která nám zmenší pole hledání a zkrátí čas segmentace shlukových metod. Práce se při hledání důležitých bodů soustředí na tři místa: střed hlavy a klouby kotníků obou noh. Následně jsou tyto body znázorněny na původní sekvenci snímků a porovnány se skutečnými místy výskytu středu hlavy a kotníků, které uživatel předem vyznačil. Práce se taky zabývá porovnáním získaných průběhů pohybů těchto bodů a identifikaci osob, kterým patří snímaná chůze. Ke konci jsou zkoumány problematické situace, které se vyskytly v průběhu řešení práce. Výsledkem práce je algoritmus, který v sekvenci snímků (resp. videa) najde pohybujícího se člověka a vyhledá důležité body (střed hlavy a kotníky) pro porovnání a identifikaci osoby, které patří snímaná chůze.
|
host ::
RSS.