|
|
Texturní příznaky
Zahradnik, Roman ; Šiler, Ondřej (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Cílem tohoto projektu je zhodnotit účinnost využití texturních příznaků při rozpoznávání a klasifikaci textur v počítačovém zpracování obrazu. Stěžejním úkolem práce je porovnat a diskutovat experimentálně získané výsledky a efektivitu jejich dosažení použitím texturních příznaků implementovaných metodou lokálních binárních vzorů v konfrontaci s výsledky docílenými s využitím matic sousednosti při klasifikaci shlukovou analýzou.
|
|
|
Charakteristiky 2D textur
Pasáček, Václav ; Šiler, Ondřej (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Protože je textura objektu velice cenná informace pro počítačové vidění, je důležité ji nějakým způsobem popsat. K tomu slouží texturní příznaky. Optimální výběr příznaků je důležitý pro rozpoznávání textur. V této práci byla pro získání příznaků vybrána metoda lokálních binárních vzorů (LBP). Texturním příznakem u této metody není její hodnota, ale histogram četnosti hodnot v celé textuře. Pro porovnání těchto histogramů se zde užívá Euklidovská vzdálenost, Bhattacharyyova vzdálenost nebo Mahalanobisova vzdálenost. Hlavním účelem této práce je vzájemné porovnání klasifikací textur několika variantami metody LBP a vyhodnocení jejich výsledků Euklidovskou, Bhattacharyyovou nebo Mahalanobisovou vzdáleností.
|
|
|
Vyhledávání opakovaných záběrů
Kletzander, Martin ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce popisuje metody vyhledávání podle obsahu. Vybranou metodu dále aplikuje na vyhledávání podobných obrázků a snímků ve videu. Práce dále kvalifikuje metody používané na zrychlení tohoto typu vyhledávání. Metody dále vyhodnocuje, diskutuje výsledky a zároveň navrhuje jejich používaná vylepšení.
|
|
|
Evaluace texturních příznaků
Průša, Petr ; Hradiš, Michal (oponent) ; Šiler, Ondřej (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá statistickým popisem textur metodami LBP a maticemi souslednosti. Obsahem je také vyhodnocení matic souslednosti pomocí Haralickových příznaků. Implementace je v jazyce C++ a byla využita knihovna CImg.h
|
|
|
Algoritmy grafiky a video v GP-GPU
Kula, Michal ; Polok, Lukáš (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato Diplomová práce se zabývá detekcí objektů pomocí obecných výpočtů na grafických adaptérech. Je zde vysvětleno, na jakém principu grafické adaptéry pracují a základy jejich architektury. Na základě nich je ukázáno, jak s nimi efektivně pracovat v knihovnách pro obecné výpočty na grafických procesorech. Práce dále ukazuje, jaké jsou dostupné algoritmy pro detekci objektů a které z nich lze efektivně paralelizovat. V závěru jsou srovnány rychlosti detekcí objektů v porovnání s běžnými implementacemi na klasických procesorech.
|
|
|
Vyhledávání opakovaných záběrů
Kletzander, Martin ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce popisuje metody vyhledávání podle obsahu. Vybranou metodu dále aplikuje na vyhledávání podobných obrázků a snímků ve videu. Práce dále kvalifikuje metody používané na zrychlení tohoto typu vyhledávání. Metody dále vyhodnocuje, diskutuje výsledky a zároveň navrhuje jejich používaná vylepšení.
|
|
|
Charakteristiky 2D textur
Pasáček, Václav ; Šiler, Ondřej (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Protože je textura objektu velice cenná informace pro počítačové vidění, je důležité ji nějakým způsobem popsat. K tomu slouží texturní příznaky. Optimální výběr příznaků je důležitý pro rozpoznávání textur. V této práci byla pro získání příznaků vybrána metoda lokálních binárních vzorů (LBP). Texturním příznakem u této metody není její hodnota, ale histogram četnosti hodnot v celé textuře. Pro porovnání těchto histogramů se zde užívá Euklidovská vzdálenost, Bhattacharyyova vzdálenost nebo Mahalanobisova vzdálenost. Hlavním účelem této práce je vzájemné porovnání klasifikací textur několika variantami metody LBP a vyhodnocení jejich výsledků Euklidovskou, Bhattacharyyovou nebo Mahalanobisovou vzdáleností.
|
|
|
Texturní příznaky
Zahradnik, Roman ; Šiler, Ondřej (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Cílem tohoto projektu je zhodnotit účinnost využití texturních příznaků při rozpoznávání a klasifikaci textur v počítačovém zpracování obrazu. Stěžejním úkolem práce je porovnat a diskutovat experimentálně získané výsledky a efektivitu jejich dosažení použitím texturních příznaků implementovaných metodou lokálních binárních vzorů v konfrontaci s výsledky docílenými s využitím matic sousednosti při klasifikaci shlukovou analýzou.
|
|
|
Algoritmy grafiky a video v GP-GPU
Kula, Michal ; Polok, Lukáš (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato Diplomová práce se zabývá detekcí objektů pomocí obecných výpočtů na grafických adaptérech. Je zde vysvětleno, na jakém principu grafické adaptéry pracují a základy jejich architektury. Na základě nich je ukázáno, jak s nimi efektivně pracovat v knihovnách pro obecné výpočty na grafických procesorech. Práce dále ukazuje, jaké jsou dostupné algoritmy pro detekci objektů a které z nich lze efektivně paralelizovat. V závěru jsou srovnány rychlosti detekcí objektů v porovnání s běžnými implementacemi na klasických procesorech.
|
|
|
Evaluace texturních příznaků
Průša, Petr ; Hradiš, Michal (oponent) ; Šiler, Ondřej (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá statistickým popisem textur metodami LBP a maticemi souslednosti. Obsahem je také vyhodnocení matic souslednosti pomocí Haralickových příznaků. Implementace je v jazyce C++ a byla využita knihovna CImg.h
|
host ::
RSS.