|
|
Detekce a rozpoznávání obličeje
Ponzer, Martin ; Janáková, Ilona (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základní metody detekce a rozpoznávání obličeje jak z obrázku, tak z videosekvence. Všechny metody jsou určeny pro barevné snímky a jsou založeny na detekci kůže na základě její barevné informace. Pro detekci kůže je použita velmi efektivní metoda Gaussova pravděpodobnostního rozložení. Všechny oblasti, které barvou odpovídají lidské kůži, jsou následně podrobeny klasifikaci, při které se určí, zda daná oblast odpovídá obličeji nebo ne. Pro detekci obličeje je použita metoda korelace, doplněná o metodu eigenfaces. Oblasti, klasifikované jako obličej jsou nakonec rozpoznávány metodou eigenfaces, jejímž výsledkem je tedy informace o identitě detekované osoby.
|
|
|
Detekce vozovky
Melichar, Jiří ; Motlíček, Petr (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o metodě detekce povrchu vozovky v obraze a je inspirovaná prací S. Thruna a H. Dahlkampa. Metoda pracuje s barevnými modely vozovky, které bývají přizpůsobeny měnícímu se prostředí. Tyto modely jsou využity ke klasifikaci obrazu, jejímž výstupem je detekovaná vozovka v obraze. Metoda je podrobně popsaná, implementovaná a důkladně testovaná. Výsledky testů jsou diskutovány a jsou navrhnuty způsoby zlepšení metody.
|
|
|
Rozpoznávání gest
Svoboda, Tomáš ; Mlích, Jozef (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním gest rukou. Jsou diskutovány výhody a nevýhody různých barevných modelů pro detekci barvy kůže. Kůže je detekována pomocí vyhledávací tabulky. Vyhledávací tabulka je vytvořena z histogramu barvy kůže a volitelně Gaussova rozdělení, jehož parametry jsou z histogramu odhadnuty. Pro klasifikaci gest jsou využity Skryté Markovovy modely. Pro práci s těmito modely byl použit toolkit HTK. Rozpoznávání gest v reálném čase zajištuje vlastní dekodér Skrytých Markovových modelů využívající Viterbiho algoritmus. Bylo provedeno několik experimentů se systémem a datovými sadami pro 4 gesta. Výsledky experimentů jsou velmi dobré.
|
|
| |
|
|
Srovnání znalostí z teorie elektromagnetického pole u laiků a odborníků v rámci civilní nouzové připravenosti
VESELÁ, Barbora
Diplomová práce "Srovnání znalostí z teorie elektromagnetického pole u laiků a odborníků v rámci civilní nouzové připravenosti" si kladla tři cíle: 1. Vytvoření struktury základů elektromagnetického pole pro odborníky. 2. Dosáhnout srovnání znalostí u odborníků a laiků. 3. Statistické zpracování výsledků. Autorka si stanovila tyto hypotézy: H1. Teoretické rozdělení znalostí u vybraného vzorku laické veřejnosti bude vykazovat normální rozdělení. H2. Teoretické rozdělení znalostí u vybraného vzorku odborné veřejnosti nebude vykazovat normální rozdělení. H3. Srovnání znalostí u obor vzorků povede k přijetí alternativní hypotézy. Práce se opírala o poznatky z teorie kurikulárního procesu. Na základě této teorie byla vytvořena nejen struktura elektromagnetického pole, ale také dotazník. Zásadním krokem bylo srovnání znalostí z dané problematiky pro ochranu obyvatelstva u odborníků a laiků. Tato problematika nebyla dosud detailně zkoumána a nedošlo ani k porovnání znalostí laiků a odborníků ve zkoumané oblasti fyziky. Myšlenka vyšla z možnosti vzniku mimořádné události, kdy se může obyvatelstvo setkat s elektromagnetickým polem a bude tedy potřebovat příslušné teoretické znalosti. Cílem práce bylo statistické vyhodnocení aplikovaných dotazníků. K ověření byly aplikovány metody neparametrického a parametrického testování. U teoretického rozdělení znalostí u odborníků se předpokládala existence Poissonova rozdělení, naopak teoretické rozdělení laické veřejnosti by mělo vykazovat normální rozdělení. Také se porovnával rozdíl mezi znalostmi laiků a odborníků. Pomocí statistického šetření byly hypotézy přijaty a potvrzeny, cíle práce splněny.
|
|
| |
|
|
Rozpoznávání gest
Svoboda, Tomáš ; Mlích, Jozef (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním gest rukou. Jsou diskutovány výhody a nevýhody různých barevných modelů pro detekci barvy kůže. Kůže je detekována pomocí vyhledávací tabulky. Vyhledávací tabulka je vytvořena z histogramu barvy kůže a volitelně Gaussova rozdělení, jehož parametry jsou z histogramu odhadnuty. Pro klasifikaci gest jsou využity Skryté Markovovy modely. Pro práci s těmito modely byl použit toolkit HTK. Rozpoznávání gest v reálném čase zajištuje vlastní dekodér Skrytých Markovových modelů využívající Viterbiho algoritmus. Bylo provedeno několik experimentů se systémem a datovými sadami pro 4 gesta. Výsledky experimentů jsou velmi dobré.
|
|
|
Detekce vozovky
Melichar, Jiří ; Motlíček, Petr (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o metodě detekce povrchu vozovky v obraze a je inspirovaná prací S. Thruna a H. Dahlkampa. Metoda pracuje s barevnými modely vozovky, které bývají přizpůsobeny měnícímu se prostředí. Tyto modely jsou využity ke klasifikaci obrazu, jejímž výstupem je detekovaná vozovka v obraze. Metoda je podrobně popsaná, implementovaná a důkladně testovaná. Výsledky testů jsou diskutovány a jsou navrhnuty způsoby zlepšení metody.
|
|
|
Detekce a rozpoznávání obličeje
Ponzer, Martin ; Janáková, Ilona (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základní metody detekce a rozpoznávání obličeje jak z obrázku, tak z videosekvence. Všechny metody jsou určeny pro barevné snímky a jsou založeny na detekci kůže na základě její barevné informace. Pro detekci kůže je použita velmi efektivní metoda Gaussova pravděpodobnostního rozložení. Všechny oblasti, které barvou odpovídají lidské kůži, jsou následně podrobeny klasifikaci, při které se určí, zda daná oblast odpovídá obličeji nebo ne. Pro detekci obličeje je použita metoda korelace, doplněná o metodu eigenfaces. Oblasti, klasifikované jako obličej jsou nakonec rozpoznávány metodou eigenfaces, jejímž výsledkem je tedy informace o identitě detekované osoby.
|
host ::
RSS.