|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Matuszek, Martin ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá výběrem metod, návrhem a implementací aplikace schopné automatického třídění fotek dle jejich obsahu do předem daných skupin. Podrobněji se popisují jednotlivé hlavní kroky klasifikace. Vyhledání a popis význačných bodů v obraze metodou SURF, vytvoření vizuálního slovníku metodou k-means, mapování na slova přes strukturu kd-tree. Vytváří se vlastní hodnocení na základě kterého se klasifikuje. Je zde popsáno jak byly jednotlivé kroky implementovány s pomocí knihoven OpenCV a Qt. A taktéž jsou ukázány výsledky pro různá nastavení běhu aplikace a snahy o zlepšení výsledku, kdy aplikace dokáže roztřídit fotky správně, ale úspěšnost je kolísavá.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo vytvořit aplikaci, která je schopna s dostatečnou přesností a rychlostí tuto úlohu naplnit. Základní řešení obnáší detekci význačných bodů a extrakci lokálních příznaků, tvorbu vizuálního slovníku shlukováním metodou k-means a jeho reprezentaci pomocí k-dimenzionálního stromu. Fotografie je reprezentována pomocí histogramu početnosti výskytu vizuálních slov (bag of words). Úlohu vlastního klasifikátoru plní SVM (support vector machines). Dále je základní řešení obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných korelogramů pro doplňkový popis obrazu, extrakci lokálních příznaků v opponent color space a měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
|
|
Automatická kategorizace fotografií podle obsahu
Němec, Ladislav ; Španěl, Michal (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou klasifikace fotografií podle obsahu. Hlavním cílem práce je implementace aplikace, která je schopná tuto kategorizaci provádět. Řešení se sestává z variabilního systému využívajícího extrakce lokálních příznaků v obraze a vytvoření vizuálního slovníku metodou k-means. Aplikace využívá Bag of Words reprezentace jako globální funkce pro popis každé fotografe. Poslední složkou tohoto systému je klasifikace prováděná na základě Support Vector Machines. V poslední kapitole jsou představeny výsledky experimentování s tímto systémem.
|
|
|
Detekce odpovídajících si bodů ve dvou fotografiích
Komosný, Petr ; Hradiš, Michal (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí navzájem si korespondujících bodů (oblastí), mezi dvojicí vzájemně posunutých rastrových obrazů (fotografií), zachycujících stejný objekt, případně některé jeho významné části a jejich synchronizací. Cílem této práce je nalézt, prostudovat a vybrat vhodné algoritmy pro detekci význačných bodů v obraze. Tyto algoritmy následně aplikovat na dvojici obrazů a pomocí vhodných postupů nalézt dvojice navzájem si korespondujících bodů a oblastí napříč obrazy. Praktickým výstupem této práce pak je aplikace realizující vybraný detektor význačných bodů, algoritmus nalezení korespondencí (podobností) oblastí, jejich synchronizaci a spojení dílčích fotografií do celkového výstupního obrazu.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo experimentovat s pokročilými technikami reprezentace obrazu a vytvoření klasifikátoru, který je schopen zpracovat s dostatečnou přesnosí a rychlostí velkou sadu obrazových dat. Základní řešení s využitím vizuálních slovníků je obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných příznaků pro popis obrazu, měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům a využití segmentace při budování vizuálního slovníku. Pro dosažní efektivity klasifikátoru jsou využity lineární SVM s explicitním vložením dat. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
|
|
Eye Tracking in User Interfaces
Jurzykowski, Michal ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
This MSc Thesis was performed during a study stay at the University of Eastern Finland, Joensuu, Finland. This thesis presents the utilization of Eye-Tracking technology in Human-Computer Interaction (HCI). The proposed and implemented system is able to map co-ordinates in the plane of a scene camera, which correspond with co-ordinates of the point of gaze, into co-ordinates in the plane of a display device. In addition, the system compensates user's motions and thus removes one of main problems of use of Eye-Tracking in HCI. This is achieved by determination of a transformation between the projective space of scene and the projective space of display. Method is based on detection and description of interesting points by using SURF, matching of corresponding points and calculating of homography. The system has been tested by using testing points, which are spread over the display area.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Matuszek, Martin ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá výběrem metod, návrhem a implementací aplikace schopné automatického třídění fotek dle jejich obsahu do předem daných skupin. Podrobněji se popisují jednotlivé hlavní kroky klasifikace. Vyhledání a popis význačných bodů v obraze metodou SURF, vytvoření vizuálního slovníku metodou k-means, mapování na slova přes strukturu kd-tree. Vytváří se vlastní hodnocení na základě kterého se klasifikuje. Je zde popsáno jak byly jednotlivé kroky implementovány s pomocí knihoven OpenCV a Qt. A taktéž jsou ukázány výsledky pro různá nastavení běhu aplikace a snahy o zlepšení výsledku, kdy aplikace dokáže roztřídit fotky správně, ale úspěšnost je kolísavá.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo vytvořit aplikaci, která je schopna s dostatečnou přesností a rychlostí tuto úlohu naplnit. Základní řešení obnáší detekci význačných bodů a extrakci lokálních příznaků, tvorbu vizuálního slovníku shlukováním metodou k-means a jeho reprezentaci pomocí k-dimenzionálního stromu. Fotografie je reprezentována pomocí histogramu početnosti výskytu vizuálních slov (bag of words). Úlohu vlastního klasifikátoru plní SVM (support vector machines). Dále je základní řešení obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných korelogramů pro doplňkový popis obrazu, extrakci lokálních příznaků v opponent color space a měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
|
|
Detekce odpovídajících si bodů ve dvou fotografiích
Komosný, Petr ; Hradiš, Michal (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí navzájem si korespondujících bodů (oblastí), mezi dvojicí vzájemně posunutých rastrových obrazů (fotografií), zachycujících stejný objekt, případně některé jeho významné části a jejich synchronizací. Cílem této práce je nalézt, prostudovat a vybrat vhodné algoritmy pro detekci význačných bodů v obraze. Tyto algoritmy následně aplikovat na dvojici obrazů a pomocí vhodných postupů nalézt dvojice navzájem si korespondujících bodů a oblastí napříč obrazy. Praktickým výstupem této práce pak je aplikace realizující vybraný detektor význačných bodů, algoritmus nalezení korespondencí (podobností) oblastí, jejich synchronizaci a spojení dílčích fotografií do celkového výstupního obrazu.
|
|
|
Eye Tracking in User Interfaces
Jurzykowski, Michal ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
This MSc Thesis was performed during a study stay at the University of Eastern Finland, Joensuu, Finland. This thesis presents the utilization of Eye-Tracking technology in Human-Computer Interaction (HCI). The proposed and implemented system is able to map co-ordinates in the plane of a scene camera, which correspond with co-ordinates of the point of gaze, into co-ordinates in the plane of a display device. In addition, the system compensates user's motions and thus removes one of main problems of use of Eye-Tracking in HCI. This is achieved by determination of a transformation between the projective space of scene and the projective space of display. Method is based on detection and description of interesting points by using SURF, matching of corresponding points and calculating of homography. The system has been tested by using testing points, which are spread over the display area.
|
host ::
RSS.