Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.01 vteřin. 
Hashování obrázků pomocí komprimačního vzorkování
Kopec, Peter ; Číka, Petr (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa venuje analýze a implementácii hashovania obrázkov, ktoré vychádza z článku „Robust image hashing with compressed sensing and ordinal measures“[3]. Hashovanie obrázkov využíva tzv. vnímavé hashovacie metódy. Tieto metódy majú veľké využitie vo vede o počítačovom videní a vlastnosti týchto metód nám umožňujú porovnávať podobnosť hashovaných obrázkov a rozdeľovať tieto obrázky do skupín. Toto porovnávanie vieme využiť napríklad na vyhľadávanie obrázkov na internete z rôznych dôvodov. V teoretickej časti si povieme bližšie o vlastnostiach týchto hashovacích metód a popíšeme si spôsob hashovacej metódy podľa spomenutého článku, zameráme sa najviac na to čo to je kompresné vzorkovanie, saliency mapa a ako to dosiahneme. V praktickej časti si pomocou skriptovacieho jazyku Python pripravíme testovací dataset a implementujeme hashovaciu metódu podľa spomenutého článku. Následne túto hashovaciu metódu otestujeme na tomto datasete a na koniec ju porovnáme s inou hashovacou metódou.
Image comparison using eye movement simulation
Veľk, Miroslav ; Bálek, Martin (vedoucí práce) ; Bílý, Tomáš (oponent)
V tejto práci si predstavíme biologicky a psychologicky inšpirovaný model ľudskej vizuálnej pozornosti a vysvetlíme si význam podobných modelov. Navrhneme a implementujeme metódy na vyhľadávanie výrazných oblastí v obrázkoch. Uvedieme detailný postup na vytváranie tzv. saliency máp, ktoré budú obsahovať informácie o výraznosti každej oblasti v skúmanej scéne. Pomocou týchto máp budeme simulovať posuny vizuálnej pozornosti (resp. pohyb očí). Vytvoríme simulovanú trajektóriu reprezentujúcu záznam týchto posunov. Tie budeme ďalej upravovať a analyzovať. Špeciálne sa zameriame na porovnávanie týchto trajektórií, a to podľa viacerých kritérií. Načrtneme možnosti využitia nášho modelu v praxi.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.