|
|
Vytvoření bezchybné fotografie z narušené videosekvence
Berky, Martin ; Záviška, Pavel (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá separací pohyblivých objektů od statického, neměnného pozadí ve video sekvenci. V práci jsou popsány běžné metody separace a přístup využívající tzv. řídké reprezentace signálu. V praktické části práce byla vytvořena videa, na kterých je ověřován navržený algoritmus implementovaný v prostředí Matlab, slouží k získání pozadí z posloupnosti zarušených snímků a následné porovnání metod.
|
|
|
Ovládání počítačových aplikací přirozeným pohybem hlavy
Vojvoda, Jakub ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a realizovat systém sledující hlavu uživatele ve vstupních obrazových snímcích a na základě její pozice dosáhnout interakci s počítačovými aplikacemi. V rámci řešení byly navrženy 4 metody detekce hlavy využívající metody počítačového vidění jako detekci obličeje pomocí Haarových příznaků, detekce pozadí, camshift nebo Lucas-Kanade na výpočet optického toku. Jednotlivé metody byly testovaný na nahraných a v dané oblasti používaných datasetech a vyhodnoceny. Výsledek je využit k ovládaní demo aplikací pohybem hlavy.
|
|
|
Detekce pohybujících se objektů ve videu
Hanek, Petr ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá knihovnou OpenCV a jejími metodami. Vytvořená aplikace je schopna detekovat pohybující se objekty ve videu ze statické kamery za pomocí metod pro odečítání pozadí obrazu. Tuto aplikaci je možné využívat v různých módech: detekování v oblasti vypočítanou pomocí BFS algoritmu a dva téměř podobné módy na detekci přechodu přes linii. Aplikace funguje na více vláknech, jelikož vytvořené grafické uživatelské rozhraní je náročné na výpočetní výkon. V aplikaci je implementovaný Kálmánův filtr pro detekci více objektů zároveň a implementace maďarské metody, která řeší přiřazovací problém.
|
|
|
Re-identifikace vozidla pomocí rozpoznání jeho registrační značky
Špaňhel, Jakub ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem algoritmů detekce a rozpoznání registrační značky vozidla, které by byly použitelné pro re-identifikaci vozidla v obraze, a vytvořením jednoduchého systému analýzy dopravy. Byly navrženy a otestovány jednotlivé části toho systému. Konkrétně se jedná o detekci vozidel, detekci a rozpoznání registrační značky vozidla a systém samotný. Detekce vozidel je prováděna pomocí metody odečítání pozadí a vytváření ohraničení těchto oblastí s úspěšností ~92%. Registrační značka je detekována pomocí kaskády klasifikátoru a dosahuje úspěšnosti 81.72% a přesnosti 94.42%. Rozpoznání poznávací značky pomocí metody Template matching dosahuje úspěšnosti 60.55%. Proto byl představen zcela nový princip rozpoznávání registrační značky vozidla pomocí jejího skenování užitím principu sliding window a rozpoznáváním neuronovou sítí. Neuronová síť dosahuje úspěšnosti 64.47% pro testovací datovou sadu při použití pěti příznaků. Malou úspěšnost neuronové sítě však ovlivňuje nedostatek vzorků některých znaků registrační značky.
|
|
|
Vytvoření bezchybné fotografie z narušené videosekvence
Berky, Martin ; Záviška, Pavel (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá separací pohyblivých objektů od statického, neměnného pozadí ve video sekvenci. V práci jsou popsány běžné metody separace a přístup využívající tzv. řídké reprezentace signálu. V praktické části práce byla vytvořena videa, na kterých je ověřován navržený algoritmus implementovaný v prostředí Matlab, pro získání pozadí z posloupnosti zarušených snímků a porovnání metod.
|
|
|
Vytvoření bezchybné fotografie z narušené videosekvence
Berky, Martin ; Záviška, Pavel (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá separací pohyblivých objektů od statického, neměnného pozadí ve video sekvenci. V práci jsou popsány běžné metody separace a přístup využívající tzv. řídké reprezentace signálu. V praktické části práce byla vytvořena videa, na kterých je ověřován navržený algoritmus implementovaný v prostředí Matlab, slouží k získání pozadí z posloupnosti zarušených snímků a následné porovnání metod.
|
|
|
Vytvoření bezchybné fotografie z narušené videosekvence
Berky, Martin ; Záviška, Pavel (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá separací pohyblivých objektů od statického, neměnného pozadí ve video sekvenci. V práci jsou popsány běžné metody separace a přístup využívající tzv. řídké reprezentace signálu. V praktické části práce byla vytvořena videa, na kterých je ověřován navržený algoritmus implementovaný v prostředí Matlab, pro získání pozadí z posloupnosti zarušených snímků a porovnání metod.
|
|
|
Detekce pohybujících se objektů ve videu
Hanek, Petr ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá knihovnou OpenCV a jejími metodami. Vytvořená aplikace je schopna detekovat pohybující se objekty ve videu ze statické kamery za pomocí metod pro odečítání pozadí obrazu. Tuto aplikaci je možné využívat v různých módech: detekování v oblasti vypočítanou pomocí BFS algoritmu a dva téměř podobné módy na detekci přechodu přes linii. Aplikace funguje na více vláknech, jelikož vytvořené grafické uživatelské rozhraní je náročné na výpočetní výkon. V aplikaci je implementovaný Kálmánův filtr pro detekci více objektů zároveň a implementace maďarské metody, která řeší přiřazovací problém.
|
|
|
Re-identifikace vozidla pomocí rozpoznání jeho registrační značky
Špaňhel, Jakub ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem algoritmů detekce a rozpoznání registrační značky vozidla, které by byly použitelné pro re-identifikaci vozidla v obraze, a vytvořením jednoduchého systému analýzy dopravy. Byly navrženy a otestovány jednotlivé části toho systému. Konkrétně se jedná o detekci vozidel, detekci a rozpoznání registrační značky vozidla a systém samotný. Detekce vozidel je prováděna pomocí metody odečítání pozadí a vytváření ohraničení těchto oblastí s úspěšností ~92%. Registrační značka je detekována pomocí kaskády klasifikátoru a dosahuje úspěšnosti 81.72% a přesnosti 94.42%. Rozpoznání poznávací značky pomocí metody Template matching dosahuje úspěšnosti 60.55%. Proto byl představen zcela nový princip rozpoznávání registrační značky vozidla pomocí jejího skenování užitím principu sliding window a rozpoznáváním neuronovou sítí. Neuronová síť dosahuje úspěšnosti 64.47% pro testovací datovou sadu při použití pěti příznaků. Malou úspěšnost neuronové sítě však ovlivňuje nedostatek vzorků některých znaků registrační značky.
|
|
|
Ovládání počítačových aplikací přirozeným pohybem hlavy
Vojvoda, Jakub ; Materna, Zdeněk (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a realizovat systém sledující hlavu uživatele ve vstupních obrazových snímcích a na základě její pozice dosáhnout interakci s počítačovými aplikacemi. V rámci řešení byly navrženy 4 metody detekce hlavy využívající metody počítačového vidění jako detekci obličeje pomocí Haarových příznaků, detekce pozadí, camshift nebo Lucas-Kanade na výpočet optického toku. Jednotlivé metody byly testovaný na nahraných a v dané oblasti používaných datasetech a vyhodnoceny. Výsledek je využit k ovládaní demo aplikací pohybem hlavy.
|
host ::
RSS.