|
|
Detekce obličeje v obraze
Pospíšil, Lukáš ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Hlavní náplní této práce je seznámit čtenáře s vybranými metodami, které se používají pro detekci obličeje v obraze. Podrobněji se tato práce věnuje detekci obličeje na základě barvy kůže. Detekce je prováděna ve třech barevných prostorech (RGB, YCbCr a HSV). Součástí práce jsou dva programy pro detekci obličeje v obraze a videu.
|
|
|
Rozpoznávání obličejů v obraze
Krhut, Miloš ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá tématikou detekcí obličejů v digitálních obrazech. Jsou v ní obecně popsány a roztříděny nejčastěji používané metody a zmíněny jejich výhody a nevýhody. Podrobněji je popsána metoda detekce kůže pomocí barev, detekce očí, úst a dále teoreticky popsány algoritmy strojového učení a detekce Haarovými příznaky. Dále se práce věnuje implementaci těchto metod v knihovně OpenCV, jsou zde zmíněny praktické možnosti použití a nakonec provedeno srovnání detekcí různými dostupnými natrénovanými soubory.
|
|
|
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 ve videu
Kolman, Aleš ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou detekce obličejů ve videu. Naleznete v ní souhrn základních barevných modelů. Poté je uveden popis a srovnání základních metod pro detekci lidské kůže s praktickou ukázkou implementace parametrického detektoru. Následuje teoretický základ pro detekci obličejů a sledování obličejů ve videu obsahující výčet základních pojmů a metod této problematiky. Vyšší důraz je kladen na popis algoritmu strojového učení AdaBoost a na popis možnosti použití Kalmanova filtru pro účely sledování detekovaných obličejů. V podlesní části práce jsou uvedeny návrh, implementace a testování knihovny realizované v rámci této diplomové práce.
|
|
|
Gesturální rozhraní pro jednoduché ovládání počítače
Burdík, Vojtěch ; Beneš, Radek (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se věnuje poměrně novému počítačovému oboru – počítačovému vidění. Zaměřuje se na rozpoznávání objektů, určení polohy a reakci na určitý pohyb. Cílem práce je sestavit program, který bude schopný pomocí pohybu ruky ovládat počítač, reagovat na definované gesto provedené prsty nebo dlaní a vytvořit na něj určitou akci. Tohoto cíle má být dosaženo bez použití speciálních čidel nebo více kamer, pouze s jednou obyčejnou webkamerou. Ke zpracování obrazu byly využity funkce z knihovny OpenCV a byl sestaven program. Vyhodnocení funkcí je založeno na ověření funkčnosti v praxi, vyhodnocení rychlosti, přesnosti a kvalitě rozpoznání objektu. Poté bylo vytvořeno schéma, jak by mohl program pro gesturální ovládání počítače vypadat a následně byla provedena jeho realizace v podobě jednoduchého programu. Tento program je schopen rozeznat v obrazu objekt, v našem případě ruku, a pomocí vyhodnocení jejího pohybu ovládat kurzor myši na počítači s možností provedení simulace stisku levého tlačítka myši. Dále umožňuje skrolovat v dokumentech horizontálním i vertikálním směrem. Program je velice robustní a práce s ním je velice jednoduchá.
|
|
| |
|
|
Rozpoznávání gest lidské ruky
Adámek, Jakub ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na rozpoznávání gest lidské ruky. Její stěžejní částí je segmentace obrazu ve video sekvenci. Pro segmentaci obrazu je použita metoda rozpoznání obličeje v obrazu s následnou detekcí lidské kůže a metoda odečítání pozadí. Pro odstranění šumu po segmentaci obrazu jsou použity metody matematické morfologie. Práce se zabývá rozpoznáváním čistě dynamických gest. V rámci práce byla navržena aplikace pro rozpoznávání dynamických gest lidské ruky a sada modelů dynamických gest. Rozpoznávání gest je inspirováno skrytými Markovovými modely. Závěrečná kapitola je pak věnována míře přesnosti rozpoznávání gest.
|
|
|
Detekce obličejů ve videu
Hypský, Roman ; Svoboda, Pavel (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce pojednává o detekci obličejů ve videu. Jsou postupně popsány metody detekce lidské kůže v obraze, nejprve parametrické a následně pomocí Gaussova rozložení pravděpodobnosti. Následně jsou popsány metody detekce obličejů pomocí invariantních rysů i pomocí metod využívajících strojové učení. Zvláštní důraz byl kladen na detekci obličejů pomocí detektoru ViolaJones, využívajícího algoritmu AdaBoost. V práci je také popsána praktická realizace detektoru obličejů, která byla implementována v jazyce C++ za použití knihovny OpenCV. V závěru práce jsou popsané metody zhodnoceny a rozebrán další možný vývoj projektu.
|
|
|
Detekce tváří v obraze
Škrobák, Dalibor ; Číka, Petr (oponent) ; Kyselý, František (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekci tváře ve statickém obrazu. Teoretická část práce je zaměřena na barevné modely využívané pro detekci kůže v obraze (RGB, HSI, YCbCr), metodami využívající barevnou složku obrázků k detekci kůže (explicitní, parametrické či neparametrické metody), metrikou obrazu, detekci hran, matematickou morfologií, metodami pro klasifikaci tváře (příznakové metody, invariantní metody, znalostní metody, metody založené na porovnávání šablon). Praktická část obsahuje konkrétní návrh a praktickou realizaci dvou algoritmů detekující barvu kůže v obraze (jednoduchá metoda založená na Cr chrominační složce a statistická metoda). Praktická část také obsahuje návrh a praktickou realizaci dvou klasifikátorů tváře (příznaková metoda a metoda porovnávání šablon).
|
|
|
Rozpoznávání objektů a gest v obraze
Johanová, Daniela ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce je zaměřena na rozpoznávání gest ve videu. Cílem práce bylo vytvořit aplikaci, která by umožnila pomocí obyčejné webové kamery rozpoznávání malého množství gest za účelem ovládání počítače. Pro tento účel bylo použito vybraných metod pro získávání deskriptorů z obrazu, pro sledování určitých oblastí ve videu a strojového učení.
|
host ::
RSS.