|
|
Vyhledávání fotografií podle obsahu
Bařinka, Radek ; Přibyl, Bronislav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou vyhledávání fotografií podle obsahu a existujících aplikací zabývajících se touto oblastí. Cílem je lokálně pracující aplikace pro vyhledávání fotografií podle obsahu zadaného vzorem. Součástí řešení je jednoduché grafické rozhraní, podpora ukládání a načítání dat z přenosné, lokální databáze. Aplikace vyhledává ve zvolené sadě fotografie, které jsou obsahem podobné zadanému vzoru. Výsledky pak visuálně předloží uživateli. Extrakce příznaků a detekce fotografie podle obsahu je řešena pomocí algoritmu SURF, visuálního slovníku vytvořeného metodou k-means a popisu obsahu fotografií jako bag of words. Dále je vyhledávání fotografií podle kosinové podobnosti vektorů doplněno o samostatný výpočet homografie a selekci hledaných regionů ve vzorové fotografii. V závěru technické zprávy jsou zmíněny výsledky testů.
|
|
|
Image Descriptors and their Usage for Object Detection
Bature, Jonathan ; Druckmüllerová, Hana (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
Face detection in images is a widely explored topic in computer vision. The algorithm that enabled face recognition and set new standards in this area was the Viola-Jones algorithm. This thesis work describes and explain the actual implementation of a face detector based on the Viola Jones algorithm using the Matlab CascadeObjectDetector. This thesis contributes to the exploration of techniques such as principal component analysis (PCA) for dimensional reduction of descriptors to establish an object detection system that achieves the best trade-off between performance and speed. In our approach, face detection is performed by Principal Component Analysis (PCA). The facial image is projected into the facial space that encodes the best variation of known facial images. The space of the face is defined by the eigenface. An eigenface is a set of facial eigenvectors that may not correspond to common facial features such as eyes, nose, and lips. The system works by projecting pre-extracted facial images into a series of facial spaces that represent large deviations between known facial images. Faces are classified as known or unknown faces after matching with an existing face image on the database.
|
|
|
Obrazové deskriptory
Dula, Marek ; Druckmüller, Miloslav (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
Zpracovávání digitálních fotografií je rozrůstající se odvětví, při kterém se ve velké míře využívají obrazové deskriptory pro analýzu objektů na fotografii. V dnešní době prakticky všechny fotografie prochází jejich analýzou, a to například pro naše pohodlí při následném procházení digitálních fotografií či naši bezpečnost, ale i pro marketingové účely.
|
|
|
Image Descriptors and their Usage for Object Detection
Bature, Jonathan ; Druckmüllerová, Hana (oponent) ; Procházková, Jana (vedoucí práce)
Face detection in images is a widely explored topic in computer vision. The algorithm that enabled face recognition and set new standards in this area was the Viola-Jones algorithm. This thesis work describes and explain the actual implementation of a face detector based on the Viola Jones algorithm using the Matlab CascadeObjectDetector. This thesis contributes to the exploration of techniques such as principal component analysis (PCA) for dimensional reduction of descriptors to establish an object detection system that achieves the best trade-off between performance and speed. In our approach, face detection is performed by Principal Component Analysis (PCA). The facial image is projected into the facial space that encodes the best variation of known facial images. The space of the face is defined by the eigenface. An eigenface is a set of facial eigenvectors that may not correspond to common facial features such as eyes, nose, and lips. The system works by projecting pre-extracted facial images into a series of facial spaces that represent large deviations between known facial images. Faces are classified as known or unknown faces after matching with an existing face image on the database.
|
|
|
Vyhledávání fotografií podle obsahu
Bařinka, Radek ; Přibyl, Bronislav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou vyhledávání fotografií podle obsahu a existujících aplikací zabývajících se touto oblastí. Cílem je lokálně pracující aplikace pro vyhledávání fotografií podle obsahu zadaného vzorem. Součástí řešení je jednoduché grafické rozhraní, podpora ukládání a načítání dat z přenosné, lokální databáze. Aplikace vyhledává ve zvolené sadě fotografie, které jsou obsahem podobné zadanému vzoru. Výsledky pak visuálně předloží uživateli. Extrakce příznaků a detekce fotografie podle obsahu je řešena pomocí algoritmu SURF, visuálního slovníku vytvořeného metodou k-means a popisu obsahu fotografií jako bag of words. Dále je vyhledávání fotografií podle kosinové podobnosti vektorů doplněno o samostatný výpočet homografie a selekci hledaných regionů ve vzorové fotografii. V závěru technické zprávy jsou zmíněny výsledky testů.
|
host ::
RSS.