|
|
Lokalizace obličeje pomocí neuronové sítě
Hendrych, Pavel ; Šiler, Ondřej (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se teoreticky i prakticky zabývá současnými přístupy k detekci a lokalizaci obličeje v obraze. Popisuje možné přístupy k řešení tohoto problému, detailněji se zabývá lokalizací pomocí neuronových sítí a operacemi před vlastní detekcí a následné správné reprezentaci výsledků. Obsahuje implementaci několika přístupů k lokalizaci obličeje pomocí neuronových sítí, především pak přístupu založeného na vlastních tvářích. Součástí je i jednoduchá implementace klasifikátoru založeného na vzdálenosti tváří zrekonstruovaných pomocí množiny vlastních tváří. Detailně je popsána implementace tohoto systému, dosažené výsledky a závislost výkonnosti systému na jeho parametrech.
|
|
|
Neuronové sítě pro lokalizaci lidského obličeje
Žák, Jakub ; Štancl, Vít (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím vícevrstvých neuronových sítí na problém lokalizace lidského obličeje ve statickém obraze. Tato metoda má obecně dobré generalizační schopnosti a proto není nutné sestavovat složité modely analyzovaných dat. Je také rozebrána možnost využití neuronové sítě s pozměněnou architekturou.
|
|
|
Detekce objektů v obraze
Vaľko, Tomáš ; Motlíček, Petr (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Detekce objektů v obraze je velmi populární téma už několik let. Značí o tom mnoho prací v této oblasti počítačové vědy. V této práci se věnujeme klasifikaci objektů, konkrétně lidských obličejů, jako jedním z nejzajímavějších objektů na zpracování. Ke klasifikaci používáme neuronové sítě, naučené na databáze obličejů. Zkoumá se vplyv velikosti databáze a předzpracovaní digitálního obrazu na učení neuronové sítě. Práce implementuje jednoduchý detektor a lokalizátor obličejů. Obsahuje shrnutí úspěšných i méně úspěšných výsledků a naznačuje další možný vývoj systému v budoucnu.
|
|
|
Biometrie pomocí rozpoznávání tváře
Koupil, Michal ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na detekci obličejů ve snímku a jejich následné rozpoznání v rámci dané databáze. Detekce obličeje ve snímku byla v praktické části realizována pomocí Viola-Jones algoritmu, k rozpoznání obličejů bylo použito metod PCA (Principal Component Analysis) a LBPH (Local Binary Pattern Histograms). Implementovaný algoritmus byl testován na volně dostupných obrazových databázích. Celková úspěšnost detekce obličeje byla 93,4 %. Celková úspěšnost rozpoznání obličeje byla metodou PCA 88,1 % a metodou LBPH 93,1 %. Metoda LBPH je schopna lépe než metoda PCA rozpoznávat u obrazových sad, kde lidé nejsou ideálně nasnímáni. Při testování na kvalitních datech pro biometrii fungují obě metody spolehlivě, PCA za kratší časový úsek.
|
|
|
Development of algorithms for digital real time image processing on a DSP Processor
Knapo, Peter ; Sajdl, Ondřej (oponent) ; Belgium, Jurgen Baert (MSc), KHBO (vedoucí práce)
Face recognition is a complex process that aims to recognize human faces in images or video sequences. Applications include surveillance and identification system, but face recognition is also invaluable in the research of computer vision and artificial intelligence. Face recognition systems are often based on either image analysis or neural networks. This work implements an algorithm based around the use of so-called eigenfaces. Eigenfaces are the result of a form of Principal Component Analysis (PCA), which extracts important facial features from the original image and is based on solving a linear matrix equation of the covariance matrix, eigenvalues and eigenvectors. A face that is to be recognized is thus projected onto the eigenspace; the results of that operation can be interpreted as the comparison of this face with an existing database of known faces. Before executing the actual recognition algorithm, faces need to be located inside the image and prepared (by doing normalization, lighting compensation and noise removal). Many algorithms exist, but this work uses a color based face detection algorithm, which is both fast and sufficient for this application. The face detection and recognition algorithms are implemented on a Blackfin ADSP-BF561 DSP processor from Analog Devices.
|
|
|
Biometrie pomocí rozpoznávání tváře
Koupil, Michal ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na detekci obličejů ve snímku a jejich následné rozpoznání v rámci dané databáze. Detekce obličeje ve snímku byla v praktické části realizována pomocí Viola-Jones algoritmu, k rozpoznání obličejů bylo použito metod PCA (Principal Component Analysis) a LBPH (Local Binary Pattern Histograms). Implementovaný algoritmus byl testován na volně dostupných obrazových databázích. Celková úspěšnost detekce obličeje byla 93,4 %. Celková úspěšnost rozpoznání obličeje byla metodou PCA 88,1 % a metodou LBPH 93,1 %. Metoda LBPH je schopna lépe než metoda PCA rozpoznávat u obrazových sad, kde lidé nejsou ideálně nasnímáni. Při testování na kvalitních datech pro biometrii fungují obě metody spolehlivě, PCA za kratší časový úsek.
|
|
|
Neural Networks for Human Face Detection in Images
Henzl, Martin ; Hradiš, Michal (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
This thesis is concerned with neural networks for human face detection. It provides the essential background for understanding face detection and neural networks. Some state-of-the-art face detectors are overviewed, the neural network based face detector by Rowley is described in more detail. Further, several improvements of the original detector are proposed, and results of the implemented detector are discussed.
|
|
|
Neuronové sítě pro lokalizaci lidského obličeje
Žák, Jakub ; Štancl, Vít (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím vícevrstvých neuronových sítí na problém lokalizace lidského obličeje ve statickém obraze. Tato metoda má obecně dobré generalizační schopnosti a proto není nutné sestavovat složité modely analyzovaných dat. Je také rozebrána možnost využití neuronové sítě s pozměněnou architekturou.
|
|
|
Detekce objektů v obraze
Vaľko, Tomáš ; Motlíček, Petr (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Detekce objektů v obraze je velmi populární téma už několik let. Značí o tom mnoho prací v této oblasti počítačové vědy. V této práci se věnujeme klasifikaci objektů, konkrétně lidských obličejů, jako jedním z nejzajímavějších objektů na zpracování. Ke klasifikaci používáme neuronové sítě, naučené na databáze obličejů. Zkoumá se vplyv velikosti databáze a předzpracovaní digitálního obrazu na učení neuronové sítě. Práce implementuje jednoduchý detektor a lokalizátor obličejů. Obsahuje shrnutí úspěšných i méně úspěšných výsledků a naznačuje další možný vývoj systému v budoucnu.
|
|
|
Rozpoznávání výrazu tváře
Král, Jiří ; Kršek, Přemysl (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce představuje jeden z mnoha pohledů na rozpoznávání výrazu lidské tváře. Zaměřuje se na metodu reprezentace obličeje modelem. Metodu AAM vytvářející model vzhledu z modelu tvaru a z modelu textury na základě statistické analýzy. Ukazuje přednosti této reprezentace ve statickém snímku, především pak komplexnost informace, kterou o hledaném obličeji obsahuje. Popisuje princip na AAM založeném rozpoznávání výrazu tváře jako je výběr a kombinace vhodných příznaků z modelu pro následnou klasifikaci výrazu tváře. Porovnává dva přístupy klasifikace výrazu tváře, klasifikaci založenou na LDA a klasifikaci založenou na SVM. Zmíněné metody společně s nezbytnou lokalizací obličeje pomocí metody AdaBoost představují postup automatizovaného rozpoznávače výrazu lidské tváře.
|
host ::
RSS.