|
|
Vyhledávání osob ve fotografii
Svoboda, Pavel ; Žák, Pavel (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Základem rozpoznávání lidí ve fotografii je obecně počítačové vidění, které poskytuje metody a algoritmy pro samotnou implementaci. Některé z nich popisuje právě tato práce. Celý proces rozpoznávání lidí je zpracován do tří fází. Těmi jsou detekce, zarovnání detekovaného obličeje a konečně jeho rozpoznání. Ke každé fázi jsou zmíněny algoritmy, které se v dané problematice používají a jenž jsou ze současného pohledu stále vyvíjeny. V implementaci tvoří páteř systému 3 základní algoritmy, mezi které patří AdaBoost pro získání klasifikátoru k detekci, metoda zarovnání obličeje na základě markantních rysů a metoda Eigenfaces k samotnému rozpoznávání. Teoreticky jsou rozebrány mimo výše uvedené i neuronové sítě pro detekci, ASM - Active Shape Models pro zarovnání a AAM - Active Appearance Model pro rozpoznávání. Závěrem nechybí tabulky dat vyhodnocující implementaci.
|
|
|
Rozpoznávání obličejů v obraze
Hauser, Václav ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou detekce a rozpoznávání obličejů v obraze. Obsahem práce je popis využívaných metod detekce a rozpoznávání obličejů. Podrobněji je popsána metoda analýzy hlavních komponent (PCA), která je následně využita při implementaci rozpoznávání obličejů ve videosekvenci. Ve spojení s implementací je v práci popsán balíček knihoven OpenCV, který byl pro realizaci využit, konkrétně jeho C++ API. Závěrem je provedeno testování vzniklé aplikace na dvou rozdílných videosekvencích.
|
|
|
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 obličejů v obraze, nezávisle na natočení
Bureš, Václav ; Herout, Adam (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Práce se věnuje problematice detekce typově stejných objektů (konkrétně obličejů) v obraze. Následuje rozšíření popsaných metod o detekci objektů v různých natočeních. Naleznete zde stručný přehled využitelných metod, jako je například Logical Binary Patterns, Histogram Of Gradients, Eigen Faces a blíže popsanou metodu AdaBoost. Následuje stručný přehled volně dostupných datasetů a popis jejich vybraných vlastností. Ke konci práce jsou popsány experimenty s využitím algoritmu AdaBoost a jejich vyhodnocení.
|
|
| |
|
|
Automated measurements of body temperature against COVID-19
Roman, Matej ; Lázna, Tomáš (oponent) ; Chromý, Adam (vedoucí práce)
This thesis focuses on the development of an open source software capable of automatic face detection in an image captured by a thermal camera, followed by a temperature measuring. This software is supposed to aid in the COVID-19 pandemics. The developed software is independent of used thermal camera. In this thesis, I am using TIM400 thermal camera. The implementation of the face detection was achieved by an OpenCV module. The methods tested were Template Matching, Eigen Faces, and Cascade Classifier. The last-mentioned had the best results, hence was used in the final version of the software. Cascade Classifier is looking for the eyes and their surrounding area in the image, allowing the software to subsequently measure the temperature on the surface of one's forehead. One can therefore be wearing a face mask or a respirator safely. The temperature measuring works in real time and the software is able to capture several people at once. It then keeps a record of the temperature of each measured individual as well as the time of the measurement. The software as a whole is a part of an installation file compatible with the Windows operating system. The functionality of this software was tested – the video recordings are included in this thesis.
|
|
|
Simulace biometrických zabezpečovacích systémů pracující na základě rozpoznávání tváře
Dubský, Milan ; Rampl, Ivan (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Zadáním této práce je navrhnout v prostředí Matlab-Simulink systém pro rozpoznávání tváře určitého člověka z množiny (databáze) tváří všech uživatelů systému. V rámci práce jsou popsány jak algoritmy používané pro detekci tváře, tak pro rozpoznávání tváře. U algoritmů používaných pro detekci tváře jsou popsány a implementovány především příznakově orientované metody, konkrétně metoda založená na hledání barevné oblasti odpovídající barvě kůže, tzv. barevná segmentace. Další metodou je metoda porovnávání šablon. Tato metoda je rovněž použitelná i pro rozpoznávání tváře, což je v této práci ověřeno. Posledním zde popsaným algoritmem pro rozpoznávání lidské tváře je PCA (analýza hlavních komponent). V závěru práce jsou zhodnoceny dosažené výsledky a to hlavně u metody PCA, která se pro úkol rozpoznávání tváře jeví jako nejlepší.
|
|
|
Rekurentní neuronové sítě v počítačovém vidění
Křepský, Jan ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá využitím rekurentních neuronových sítí v oblasti počítačového vidění. V teoretické části jsou popsány základní poznatky o umělých neuronových sítích se zaměřením na rekurentní architektury. Dále jsou zde prezentovány některé z jejich možných aplikací a nasazení při řešení reálných problémů. Praktická část práce je věnována rozpoznávání obličejů ze sekvence snímků pomocí Elmanovy jednoduché rekurentní sítě. K učení jsou použity algoritmy backpropagation a backpropagation through time.
|
|
|
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.
|
|
|
Automated measurements of body temperature against COVID-19
Roman, Matej ; Lázna, Tomáš (oponent) ; Chromý, Adam (vedoucí práce)
This thesis focuses on the development of an open source software capable of automatic face detection in an image captured by a thermal camera, followed by a temperature measuring. This software is supposed to aid in the COVID-19 pandemics. The developed software is independent of used thermal camera. In this thesis, I am using TIM400 thermal camera. The implementation of the face detection was achieved by an OpenCV module. The methods tested were Template Matching, Eigen Faces, and Cascade Classifier. The last-mentioned had the best results, hence was used in the final version of the software. Cascade Classifier is looking for the eyes and their surrounding area in the image, allowing the software to subsequently measure the temperature on the surface of one's forehead. One can therefore be wearing a face mask or a respirator safely. The temperature measuring works in real time and the software is able to capture several people at once. It then keeps a record of the temperature of each measured individual as well as the time of the measurement. The software as a whole is a part of an installation file compatible with the Windows operating system. The functionality of this software was tested – the video recordings are included in this thesis.
|
host ::
RSS.