|
|
Popis a detekce textur v obraze
Zachar, Tomáš ; Ševcovic, Jiří (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá metodami klasifikace textur a implementuje jednoduchý klasifikátor textur, umožňující generování dynamické banky filtrů dle aktuální sady textur. Pro získání příznaků jsou zvoleny Gáborovy filtry společně s Hu momenty. Jako klasifikátor je použit algoritmus SVM.
|
|
|
Segmentace obrazu pomocí neuronové sítě
Vrábelová, Pavla ; Žák, Pavel (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá aplikací neuronových sítí na problém segmentace obrazových dat. První část práce je věnována úvodu do problematiky zpracování obrazu a neuronových sítí, v druhé části je popsán vytvořený segmentační systém a jsou prezentovány výsledky provedených experimentů. Vytvořený segmentační systém umožňuje použití různých typů klasifikátorů, extrakci různých příznaků pro klasifikaci a také vyhodnocení úspěšnosti segmentace. Byly vytvořeny dva klasifikátory - neuronová síť (samoorganizační mapa) a algoritmus K-means. Pro klasifikaci byly použity barevné (RGB a HSV) a texturní příznaky a jejich kombinace. Texturní příznaky byly získány pomocí sady Gáborových filtrů. Byly provedeny experimenty s vytvořenými klasifikátory a extraktory a porovnány výsledky.
|
|
|
Ovládání počítače pohledem
Caha, Miloš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá metodami detekce směru pohledu a jejich následným využitím pro ovládání počítače. Shrnuje a popisuje nejpoužívanější metody pro jednotlivé fáze zmíněné detekce, zejména použití detektoru obličeje a konvolučních filtrů pro následné vyhledání významných bodů v obličeji. Práce je zaměřena na návrh a popis implementace aplikace demonstrující jednu z metod bezkontaktního ovládání počítače.
|
|
|
Sledování obličejových rysů v reálném čase
Peloušek, Jan ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o problematice rozpoznávání objektů v obraze se zaměřením na rozpoznání lidské tváře a jejích součástí. Je zde popsány základní principy počítačového vidění, objektový detektor Viola-Jones, jeho programová realizace pomocí knihoven OpenCV. Dále je v této práci popsán systém přesné detekce obličejových částí pomocí algoritmu aktivních modelů tvaru (ASM) a s ním související mechanismy trénování klasifikátorů. Nakonec je popsána i praktická realizace včetně softwarové implementace.
|
|
|
Rozpoznávání výrazu tváře
Vránová, Markéta ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickým rozpoznáním výrazů tváře v barevných obrazech. Nejprve jsou podle barvy kůže detekovány obličeje v obrazech. Detekce využívá barevných prostorů RGB, HSV a YCbCr. Následuje automatický ořez oblasti obličeje provedený rozměřením okrajů obličeje podle pozic základních rysů (oči, nos a ústa). Z oblasti obličeje je pomocí banky filtrů získán vektor příznaků. Práce uvádí dvě různé realizace Gaborových filtrů a je doplněna o návrh vlastní banky filtrů. Získaný vektor příznaků vstupuje do neuronové sítě, která obraz klasifikuje. Neuronová síť byla naučena na množině obrazů z AR databáze určené pro rozpoznávání výrazů. Výstupem je přiřazení výrazu obličeje v obraze k některému z předem určených výrazů. Práce uvádí testování parametrů neuronových sítí a dále prezentuje a diskutuje dosažené výsledky.
|
|
|
Automatická segmentace dokumentů
Jakub, Dušan ; Španěl, Michal (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozčleněním dokumentů uložených jako obrázek do segmentů trojího druhu - pozadí, text a grafické objekty. Představuje různé způsoby řešení a podrobněji popisuje postup využívající Gaborovy filtry a neuronové sítě. Je diskutována volba vhodných parametrů filtrů i trénování sítě. Pro zpřesnění výsledků je použita metoda hledání souvislých komponent. Součástí práce je klasifikátor v jazyce C++ vytvořený za použití knihovny OpenCV. Navržený postup byl koncipován pro segmentaci dokumentů publikovaných ve vědeckých časopisech a uložených jako obrázek např. po skenování. Vedle výsledků segmentace odborných textů jsou v práci prezentovány také experimenty se segmentací dokumentů jiného charakteru, např. reklamního letáku a slidů prezentace. V závěru je demonstrován přínos navrženého postupu při zapojení do procesu optického rozpoznávání znaků.
|
|
|
Rozpoznání obličeje
Keršner, Martin ; Mlích, Jozef (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou rozpoznání obličeje. Cílem práce bylo nastudovat různé metody extrakce příznaků a zjistit jejich vliv na úspěšnost rozpoznání. Mezi zkoumané metody extrakce příznaků patří Local Binary Pattern, Histogram orientovaných gradientů a Gaborovy filtry. Dále práce vysvětluje způsoby rozpoznání obličejů podle podobnosti obrazových dat. Jako klasifikátor obličejů byl při experimentech použit Support Vectore Machines. Experimentálně zjištěné nejúspěšnější kombinace parametrů metod extrakce příznaků a klasifikátoru byly využity v systému pro jednoduché rozpoznávání obličejů.
|
|
|
Analýza retinálních snímků se zaměřením na detekci vrstvy nervových vláken
Spáčil, Michal ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Úkolem této práce je teoreticky zpracovat systém a vytvořit program v prostředí Matlab sloužící k detekci výpadku vrstvy neuronových spojení na sítnici oka. První část se zabývá přístupem k problému analýzou dat ve frekvenční oblasti a výsledky s použitím filtrů postavených na statistickém výskytu určitých frekvencí v daných vzorcích. Druhá část dále pojednává o použití sytému gaborových filtrů pro detekci přítomnosti sledovaných vláken a statistické výsledky dosažené s jejich pomocí.Na výsledných parametrech je poté vytvořen analyzační program.
|
|
|
Rozpoznávání výrazu tváře
Vránová, Markéta ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickým rozpoznáním výrazů tváře v barevných obrazech. Nejprve jsou podle barvy kůže detekovány obličeje v obrazech. Detekce využívá barevných prostorů RGB, HSV a YCbCr. Následuje automatický ořez oblasti obličeje provedený rozměřením okrajů obličeje podle pozic základních rysů (oči, nos a ústa). Z oblasti obličeje je pomocí banky filtrů získán vektor příznaků. Práce uvádí dvě různé realizace Gaborových filtrů a je doplněna o návrh vlastní banky filtrů. Získaný vektor příznaků vstupuje do neuronové sítě, která obraz klasifikuje. Neuronová síť byla naučena na množině obrazů z AR databáze určené pro rozpoznávání výrazů. Výstupem je přiřazení výrazu obličeje v obraze k některému z předem určených výrazů. Práce uvádí testování parametrů neuronových sítí a dále prezentuje a diskutuje dosažené výsledky.
|
|
|
Popis a detekce textur v obraze
Zachar, Tomáš ; Ševcovic, Jiří (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá metodami klasifikace textur a implementuje jednoduchý klasifikátor textur, umožňující generování dynamické banky filtrů dle aktuální sady textur. Pro získání příznaků jsou zvoleny Gáborovy filtry společně s Hu momenty. Jako klasifikátor je použit algoritmus SVM.
|
host ::
RSS.