|
|
Boosting a evoluční algoritmy
Mrnuštík, Michal ; Juránek, Roman (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce představuje kombinaci AdaBoostu a evolučního algoritmu. Evoluční algoritmus je použit pro hledání lineární kombinace Haarových příznaků. Z té je vytvořen slabý klasifikátor pro AdaBoost. Jsou zde popsány základy klasifikace, Haarovy příznaky a Adaboost. Uvedeny jsou také základní informace o evolučních algoritmech. Dále obsahuje teoretický popis spojení AdaBoostu a evolučního algoritmu, doplněný o některé implementační detaily. Implementace je testována na obrazových datech jako součást systému pro detekci obličeje. Výsledky jsou porovnány se samostatnými Haarovými příznaky.
|
|
|
Detekce obličeje
Štrba, Miroslav ; Juránek, Roman (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca obsahuje prehľad súčasných metód detekcie tvárí pomocou klasifikátorov. Obsahuje tiež popis tvorby systému na detekovanie tvárí. V prvej časti sú popísané rôzne metódy na trénovanie klasifikátorov. V druhej sa nachádza analýza, ktorá predchádzala tvorbe systému zameraného na čiernobiele snímky. Implementovaný systém využíva algoritmus WaldBoost a Haarove príznaky. Vo videosekvenciach je možné využiť časticový filter.
|
|
|
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.
|
|
|
Pokročilá detekce lidské tváře
Koníček, Igor ; Juránek, Roman (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
K detekci, lokalizaci a určení úhlů natočení tváře bylo dříve přistupováno k jako třem rozlišným úkolům. Tato práce se zabývá algoritmy, které tyto problémy sjednocuje do jednoho algoritmu. K tomu využívá technologie histogramů orientovaných gradientů, které jsou spojené do stromové struktury. První část práce stručně popisuje používané metody k detekci tváře. Cílem práce je experimentovat s danými algoritmy a zjistit jejich kvalitu pro rozpoznávání obličejů a následně brýlí.
|
|
|
Kamera s výměnou obličeje pro Android
Škorňok, Petr ; Páldy, Alexander (oponent) ; Szentandrási, István (vedoucí práce)
Cílem této práce je prozkoumat existující možnosti pro detekci obličejů v obraze na mobilních zařízeních s operačním systémem Android a na základě zjištění vytvořit aplikaci podporující výměnu obličeje se vstupem z kamery. Návrh aplikace se drží snahy dosáhnout co možná největší rychlosti při zpracování jednotlivých snímků a výsledné řešení je otestováno z pohledu uživatele i programové funkčnosti a rychlosti.
|
|
|
Automatic Face Recognition in Real Environment
Kičina, Pavol ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
This master‘s thesis describes the identification faces in real terms. It includes an overview of current methods of detection faces by the classifiers. It also includes various methods for detecting faces. The second part is a description of two programs designed to identify persons. The first program operates in real time under laboratory conditions, where using web camera acquires images of user's face. This program is designed to speed recognition of persons. The second program has been working on static images, in real terms. The main essence of this method is successful recognition of persons, therefore the emphasis on computational complexity. The programs I used a staged method of PCA, LDA and kernel PCA (KPCA). The first program only works with the PCA method, which has good results with respect to the success and speed of recognition. In the second program to compare methods, which passed the best method for KPCA.
|
|
|
Optimalizace algoritmů pro zpracování obrazu v C++ pomocí šablon
Čepl, Radek ; Vyskočil, Michal (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá optimalizací algoritmu AdaBoost pro zpracování obrazu v C++ pomocí šablon. Zaměřuje se především na efektivní vyhodnocení Haarových příznaků pevné velikosti. Je zde porovnána rychlost detekce při klasickém a šablonovém vyhodnocení příznaků. Celá aplikace je vytvořena pomocí jazyka C++ s vyuţitím grafické knihovny OpenCV a knihovny TinyXML a je testována v prostředí operačního systému Windows XP.
|
|
|
Obličejový anonymizér
Peša, Jan ; Juránek, Roman (oponent) ; Láník, Aleš (vedoucí práce)
V této bakalářské práci lze nalézt přehled klasifikačních algoritmů a jejich použití zejména pro prohledávání obrazových dat a detekcí tváří. V první části je nastíněn úvod do rozpoznávání obrazů, je popsáno teoretické pozadí těchto algoritmů a způsob jejich trénování. Představeny jsou i další použité prvky (například Kalmanův filtr nebo knihovna OpenCV). V druhé části se se nachází popis implementace a výstavby aplikace, která využívá těchto technologií pro vyhledávání, sledování a anonymizaci lidských obličejů ve video vstupu.
|
|
|
Detekce objektů
Vítek, Pavel ; Kratochvíla, Lukáš (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Práce pojednává o detekci objektů, kde je lidská postava použita jako vzor. V úvodní kapitole jsou definovány pojmy detekce a objekt. V druhé kapitole jsou popsány základy teorie počítačového vidění, jako je např. zpracování obrazu a jeho součásti. Podstatná část je také věnována Cannyho detektoru hran, detekci horní části těla a detekci postoje. Třetí kapitola popisuje vývojové prostředí MATLAB, ve kterém jsou implementovány funkce pro zpracování obrazu. Poslední kapitola je praktickou ukázkou detekce objektů. Jsou zde srovnány různé metody detekce horní části těla. V poslední podkapitole jsou srovnány dva způsoby určení odchylek, které vycházejí z předlohy. Závěrem jsou komparovány veškeré metody s ohledem na dosažené výsledky.
|
|
|
Detekce automobilů v obraze
Pomykal, Antonín ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Práce se zabývá možností detekce automobilů v obraze využívající charakteristických vlastností automobilů pomocí vlastních vytvořených obrazových příznaků, které jsou vytvořeny podle Haarových příznaků, a při použití metody AdaBoost pro trénování a vlastní detekci. Představíme si možnosti a typy vlastních obrazových příznaků, knihovnu OpenCV, která byla v implementaci programu využívána, a ukážeme si výsledky a úspěšnost této kombinace algoritmů při detekci.
|
host ::
RSS.