|
|
Určení orientace hlavy na fotografii
Szentandrási, Tamás ; Juránek, Roman (oponent) ; Behúň, Kamil (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo naplánování a implementace systémů realizujúcí určení orientace hlavy pomocí Random Forestů na fotografií. V práci je použitá verze Random Forestů, používá Fisher Linear Discriminant Analysis pro rozdělení v nodů. Taktéž používá externí knihovny, OpenCV, SQLiteCpp a aflw databázi. Práce vytvořila systém pro přesní určení orientace hlavy, což je možné použit i v budoucích projektů týkajíci se Computer Vision.
|
|
|
Head Pose Estimation and Tracking
Pospíšil, Aleš ; Krajsa, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
This thesis is focused on head pose estimation as a possibility to bridge a gap between human and computers. The main contribution of the thesis is usage of a novel hardware and software technology such as Kinect, Point Cloud Library and CImg Library. In the beginning of the thesis overview of prior works in a field of head pose estimation is provided. Own database was created in order to test and evaluate developed algorithm. The head pose estimation and tracking system is based on 3D image data acquisition and Iterative Closest Point registration algorithm. In the end of thesis performance and limitation of the system are described and further improvement is proposed.
|
|
|
Určení orientace hlavy na fotografii
Szentandrási, Tamás ; Juránek, Roman (oponent) ; Behúň, Kamil (vedoucí práce)
Cílem této práce bylo naplánování a implementace systémů realizujúcí určení orientace hlavy pomocí Random Forestů na fotografií. V práci je použitá verze Random Forestů, používá Fisher Linear Discriminant Analysis pro rozdělení v nodů. Taktéž používá externí knihovny, OpenCV, SQLiteCpp a aflw databázi. Práce vytvořila systém pro přesní určení orientace hlavy, což je možné použit i v budoucích projektů týkajíci se Computer Vision.
|
|
|
Head Pose Estimation and Tracking
Pospíšil, Aleš ; Krajsa, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
This thesis is focused on head pose estimation as a possibility to bridge a gap between human and computers. The main contribution of the thesis is usage of a novel hardware and software technology such as Kinect, Point Cloud Library and CImg Library. In the beginning of the thesis overview of prior works in a field of head pose estimation is provided. Own database was created in order to test and evaluate developed algorithm. The head pose estimation and tracking system is based on 3D image data acquisition and Iterative Closest Point registration algorithm. In the end of thesis performance and limitation of the system are described and further improvement is proposed.
|
host ::
RSS.