|
|
Neural Network Based Face Localization
Hendrych, Pavel ; Šiler, Ondřej (referee) ; Švub, Miroslav (advisor)
This thesis issues with possible methods for face detection and localization according to the state of the art. It describes various approaches and it is aimed at localization by neural networks and at necessary operations that have to be done before localization and after that for correct results representation. This project contains implementation of few approaches to neural netwok based face localization with emphasis on eigenfaces based face localization as well as implementation of simple classifier using distance of reconstructed face to the original one. Detailed description of implemented system, achieved results and dependecy of system performance on it's inner settings is also provided.
|
|
|
Image Descriptors and their Usage for Object Detection
Bature, Jonathan ; Druckmüllerová, Hana (referee) ; Procházková, Jana (advisor)
Detekce obličeje v obrazech je široce prozkoumaným tématem v počítačovém vidění. Algoritmus která umožnila rozpoznání obličeje a stanovila nové standardy v této oblasti byla Viola-Jones algoritmus. Tato práce popisuje a vysvětluje vlastní implementaci obličeje detektor založený na algoritmu Viola Jones pomocí Matlab CascadeObjectDetector. Tato diplomová práce přispívá ke zkoumání technik, jako je hlavní součást analýza (PCA) pro rozměrovou redukci deskriptorů pro stanovení detekce objektu systém, který dosahuje nejlepšího kompromisu mezi výkonem a rychlostí. V našem přístupu, detekce obličeje se provádí analýzou hlavních součástí (PCA). Obraz obličeje je promítnutý do prostoru obličeje, který kóduje nejlepší variace známých obrazů obličeje. The prostor obličeje je definován vlastní tváří. Vlastní tvář je sada obličejových vlastních vektorů které nemusí odpovídat běžným rysům obličeje, jako jsou oči, nos a rty. Systém funguje tak, že promítá předem extrahované obličejové obrazy do řady obličejových prostorů které představují velké odchylky mezi známými obrazy obličeje. Obličeje jsou klasifikovány jako známé nebo neznámé tváře po porovnání s existujícím obrázkem tváře v databázi.
|
|
|
Image Descriptors and their Usage for Object Detection
Bature, Jonathan ; Druckmüllerová, Hana (referee) ; Procházková, Jana (advisor)
Detekce obličeje v obrazech je široce prozkoumaným tématem v počítačovém vidění. Algoritmus která umožnila rozpoznání obličeje a stanovila nové standardy v této oblasti byla Viola-Jones algoritmus. Tato práce popisuje a vysvětluje vlastní implementaci obličeje detektor založený na algoritmu Viola Jones pomocí Matlab CascadeObjectDetector. Tato diplomová práce přispívá ke zkoumání technik, jako je hlavní součást analýza (PCA) pro rozměrovou redukci deskriptorů pro stanovení detekce objektu systém, který dosahuje nejlepšího kompromisu mezi výkonem a rychlostí. V našem přístupu, detekce obličeje se provádí analýzou hlavních součástí (PCA). Obraz obličeje je promítnutý do prostoru obličeje, který kóduje nejlepší variace známých obrazů obličeje. The prostor obličeje je definován vlastní tváří. Vlastní tvář je sada obličejových vlastních vektorů které nemusí odpovídat běžným rysům obličeje, jako jsou oči, nos a rty. Systém funguje tak, že promítá předem extrahované obličejové obrazy do řady obličejových prostorů které představují velké odchylky mezi známými obrazy obličeje. Obličeje jsou klasifikovány jako známé nebo neznámé tváře po porovnání s existujícím obrázkem tváře v databázi.
|
|
|
Neural Network Based Face Localization
Hendrych, Pavel ; Šiler, Ondřej (referee) ; Švub, Miroslav (advisor)
This thesis issues with possible methods for face detection and localization according to the state of the art. It describes various approaches and it is aimed at localization by neural networks and at necessary operations that have to be done before localization and after that for correct results representation. This project contains implementation of few approaches to neural netwok based face localization with emphasis on eigenfaces based face localization as well as implementation of simple classifier using distance of reconstructed face to the original one. Detailed description of implemented system, achieved results and dependecy of system performance on it's inner settings is also provided.
|
guest ::
