|
| |
|
|
Detekce objektů v obraze
Ptáček, Tomáš ; Šiler, Ondřej (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o problematice detekce objektů a popisuje teoretická východiska detekce založené na boostingu, algoritmu AdaBoost a Haarových příznacích v roli slabých klasifikátorů. Dále se tato práce zabývá návrhem a implementací trénovací a detekční aplikace založené na knihovnách OpenCV a wxWidgets. K závěru popisuje test trénování a detekce obličejů provedený v implementované aplikaci.
|
|
|
Demonstrační program konverzí konečných automatů
Štorek, Vojtěch ; Novotný, Tomáš (oponent) ; Lukáš, Roman (vedoucí práce)
Cílem praktické části této práce je vytvořit program, který aplikuje teorii konečných automatů v praxi a dělá tak tuto teorii snadější k pochopení. Program umožňuje snadné vytváření konečných automatů, nad nimiž následně jednoduše, ale hlavně didakticky demostruje základní teoretické znalosti, jako jsou převody na speciální typy konečných automatů, ilustrace činnosti nebo vyjádření konečného automatu formou zdrojového souboru v jazyce C. V této technické zprávě se pokusím popsat, jak jsou jednotlivé klíčové částí aplikace implementovány.
|
|
|
Demonstrační program konverzí konečných automatů
Štorek, Vojtěch ; Novotný, Tomáš (oponent) ; Lukáš, Roman (vedoucí práce)
Cílem praktické části této práce je vytvořit program, který aplikuje teorii konečných automatů v praxi a dělá tak tuto teorii snadější k pochopení. Program umožňuje snadné vytváření konečných automatů, nad nimiž následně jednoduše, ale hlavně didakticky demostruje základní teoretické znalosti, jako jsou převody na speciální typy konečných automatů, ilustrace činnosti nebo vyjádření konečného automatu formou zdrojového souboru v jazyce C. V této technické zprávě se pokusím popsat, jak jsou jednotlivé klíčové částí aplikace implementovány.
|
|
|
Detekce objektů v obraze
Ptáček, Tomáš ; Šiler, Ondřej (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o problematice detekce objektů a popisuje teoretická východiska detekce založené na boostingu, algoritmu AdaBoost a Haarových příznacích v roli slabých klasifikátorů. Dále se tato práce zabývá návrhem a implementací trénovací a detekční aplikace založené na knihovnách OpenCV a wxWidgets. K závěru popisuje test trénování a detekce obličejů provedený v implementované aplikaci.
|
|
| |
host ::
RSS.