|
|
Ovládání pozemního robota gesty
Chlud, Michal ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Bakalářská práce popisuje hlavní metody, které slouží k úspěšnému rozpoznání gest ruky pomocí běžné RGB kamery. Zabývá se jednotlivými kroky, které vedou ke klasifikaci ruky ve videosekvenci jako je segmentace vstupního obrazu na základě modelu barvy kůže. Dále popisuje metody sledování a analýzy gest. Cílem práce je vytvoření aplikace na ovládání pozemního robota gesty, která využívá těchto znalostí. Práce navrhuje řešení a poté popisuje jednotlivé kroky implementace.
|
|
| |
|
|
Rozpoznávání gest
Svoboda, Tomáš ; Mlích, Jozef (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním gest rukou. Jsou diskutovány výhody a nevýhody různých barevných modelů pro detekci barvy kůže. Kůže je detekována pomocí vyhledávací tabulky. Vyhledávací tabulka je vytvořena z histogramu barvy kůže a volitelně Gaussova rozdělení, jehož parametry jsou z histogramu odhadnuty. Pro klasifikaci gest jsou využity Skryté Markovovy modely. Pro práci s těmito modely byl použit toolkit HTK. Rozpoznávání gest v reálném čase zajištuje vlastní dekodér Skrytých Markovových modelů využívající Viterbiho algoritmus. Bylo provedeno několik experimentů se systémem a datovými sadami pro 4 gesta. Výsledky experimentů jsou velmi dobré.
|
|
|
Hra s ovládáním pomocí gest ruky
Baštek, Jozef ; Žák, Pavel (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím počítačového vidění, jako prostředku pro interakci člověka s PC. Její součástí je návrh a implementace rozhraní pro ovládání hry pomocí gest a pohybů ruky, které snímá kamera. V práci jsou popsány a vyhodnoceny algoritmy segmentace obrazu (odečítání pozadí, prahování, Bayessův teorém, Gaussův model) i klasi kace gest ruky (knowledge-based klasifikace, Hu invariantní momenty a K-nearest neighours). Součástí implementace je mechanická konstrukce držáku snímací kamery a demonstrační 3D FPS hra.
|
|
|
Ovládání pozemního robota gesty
Chlud, Michal ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Bakalářská práce popisuje hlavní metody, které slouží k úspěšnému rozpoznání gest ruky pomocí běžné RGB kamery. Zabývá se jednotlivými kroky, které vedou ke klasifikaci ruky ve videosekvenci jako je segmentace vstupního obrazu na základě modelu barvy kůže. Dále popisuje metody sledování a analýzy gest. Cílem práce je vytvoření aplikace na ovládání pozemního robota gesty, která využívá těchto znalostí. Práce navrhuje řešení a poté popisuje jednotlivé kroky implementace.
|
|
| |
|
|
Ovládání počítače gestem ruky
Matějíčka, Miloš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá ovládáním počítače pomocí jednoduchých gest ruky. Je zde popsán princip rozpoznávání ruky pomocí barvy pokožky, zpracování a klasifikace gest rukou. Součástí práce je implementace aplikace pro rozpoznání gest ve videu. Pro práci s videem byla použita knihovna OpenCv.
|
|
|
Hra s ovládáním pomocí gest ruky
Baštek, Jozef ; Žák, Pavel (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím počítačového vidění, jako prostředku pro interakci člověka s PC. Její součástí je návrh a implementace rozhraní pro ovládání hry pomocí gest a pohybů ruky, které snímá kamera. V práci jsou popsány a vyhodnoceny algoritmy segmentace obrazu (odečítání pozadí, prahování, Bayessův teorém, Gaussův model) i klasi kace gest ruky (knowledge-based klasifikace, Hu invariantní momenty a K-nearest neighours). Součástí implementace je mechanická konstrukce držáku snímací kamery a demonstrační 3D FPS hra.
|
|
|
Rozpoznávání gest
Svoboda, Tomáš ; Mlích, Jozef (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním gest rukou. Jsou diskutovány výhody a nevýhody různých barevných modelů pro detekci barvy kůže. Kůže je detekována pomocí vyhledávací tabulky. Vyhledávací tabulka je vytvořena z histogramu barvy kůže a volitelně Gaussova rozdělení, jehož parametry jsou z histogramu odhadnuty. Pro klasifikaci gest jsou využity Skryté Markovovy modely. Pro práci s těmito modely byl použit toolkit HTK. Rozpoznávání gest v reálném čase zajištuje vlastní dekodér Skrytých Markovových modelů využívající Viterbiho algoritmus. Bylo provedeno několik experimentů se systémem a datovými sadami pro 4 gesta. Výsledky experimentů jsou velmi dobré.
|
host ::
RSS.