|
|
Posouzení korespondence zájmových bodů v obraze
Křehlík, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tento dokument se zabývá experimentálním ověřením možnosti použití trénovacích algoritmů AdaBoost a WaldBoost pro vytvoření klasifikační funkce, která by dokázala ve druhém snímku nalézt bod, který koresponduje s bodem v prvním snímku v sekvenci snímků. Práce také popisuje nalezení význačných bodů v obraze, jejichž detekce patří k prvním z kroků hledání korespondence. Dále je popsáno vytvoření deskriptorů nalezených bodů zájmu. Takovéto nalezené korespondující body ve dvojici snímků mohou například sloužit jako předstupeň pro vytvoření 3D modelu nasnímané scény.
|
|
|
Metody detekce a reprezentace hran v obraze
Beránek, Jan ; Herout, Adam (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami hranové detekce a reprezentace hran v digitálním obraze. Shrnuje a popisuje některé používané metody. Dále se zaměřuje na návrh a popis implementace jednoduchého OCR systému založeného na hranové detekci a využívajícího umělou neuronovou síť pro rozpoznávání velkých strojově psaných písem anglické abecedy. Systém je napsán v jazyce C a využívá grafické knihovny OpenCV a knihovny FANN pro tvorbu umělé neuronové sítě. Aplikace je vytvořena a testována v prostředí operačního systému Windows XP.
|
|
|
Detektor objektů s využitím vlnkové transformace
Mikuš, Ondřej ; Průša, Zdeněk (oponent) ; Rajmic, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá aplikací metod na detekci objektů v obraze. Při zpracování obrazu je často nutné oddělit objekty od pozadí. Vyhraní se tak oblast zájmu, s kterou se dále pracuje. Hlavním cílem práce je vysvětlení principů předzpracování a segmentace obrazu s následným nalezením objektů, využívající vlnkovou transformaci. Ta je popsána podrobněji, protože je základem pro primárně použitou metodu. V praktické části diplomové práce byla metoda využívající vlnkovou transformaci implementována do prostředí MATLAB a testována na souboru obrázků. Byla vyzkoušena její odolnost vůči šumu, rozmazání obrazu. Dále pak byla srovnána s běžně používanými metodami využívající hranové detektory a prahování. Pro ukázku a srovnání účinnosti metod byl vytvořen simulační program, včetně uživatelského rozhraní.
|
|
|
Detekce různě silných čar v obraze
Váňa, Lukáš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou nalezení čar zadané šířky v obraze. Shrnuje teoretické podklady a postupy pro zpracování vstupního obrazu a teorii detekce hran. Uvádí současné známé metody pro detekci přímky v obraze. S pomocí těchto metod rozšířené o další známé postupy tato práce navrhuje algoritmus schopný detekovat čáru v obraze zadané šířky. Popisuje také návrh a realizaci aplikace, která demonstruje funkčnost vytvořeného algoritmu. Aplikace je současné programovou částí práce.
|
|
|
Akcelerace aplikací na superpočítači pomocí jazyka Python
Čelka, Marek ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Jaroš, Marta (vedoucí práce)
V dnešnej dobe sú už všetky počítače, ktoré používame schopné paralelného spracovávania, ktoré nám výrazne šetrí čas pri riešení náročných problémov, ako sú napríklad rôzne vedecké výpočty, simulácie alebo predpovede. Témou tejto práce je akcelerácia výpočtovo náročných aplikácií práve pomocou paralelnému spracovania zadaného problému na superpočítači. Pre jednoduchšie pochopenie danej problematiky ľuďmi, ktorých sa priamo týka (napr. vedci, výzkumníci), bol zvolený programovací jazyk Python, ktorý je jednoduchý na pochopenie a mocný zároveň. Prvá časť práce sa venuje zoznámeniu s technikami paralelného spracovania pomocou mikrotestov, ktorých výsledky boli diskutované a využité ďalej v práci. Druhá časť práce sa zaoberá problematikou rekonštrukcie obrazu. Výsledky experimentovania s rôzne veľkými obrázkami sú porovnané v rámci sekvenčnej a paralelnej verzie pri rekonštrukcii obrazu a zápise do súboru. Spracované výsledky sú zhodnotené, diskutované a porovnané medzi sebou. Medzi použité metriky patria čas, zrýchlenie, priepustnosť a latencia.
|
|
|
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).
|
|
|
Houghova transformace pro detekci čar
Leikep, Bořek ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím Houghovi transformace pro detekci čar. Teoreticky se dotýká také detekce kružnic a složitějších útvarů. Cílem práce je zhodnotit implementaci detekce čar v jazyce C# na platformě Microsoft .NET z hlediska především časové náročnosti. Práce obsahuje návrh a popis implementace programu Detektor, který je její součástí.
|
|
|
Automatic recognition of human hand gestures
Olejár, Adam ; Křupka, Aleš (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
This bachelor thesis is aimed at realization application detecting hand in the video from a webcam. The first section describes the pre-processing options and object detectors based on different methods. Second part of the project talks about cross-platform Java language and useful libraries for project realization. The third section is a summary realization of the assignment.
|
|
|
Detekce šířky papilární linie u otisku prstu
Homola, Antonín ; Drahanský, Martin (oponent) ; Lodrová, Dana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem metody detekce šířky papilární linie u otisku prstu. Tato metoda je jedním z možných způsobů detekce živosti. Úvodní část se zabývá definováním otisku prstu, útoky na dnešní systémy a možnostmi pro zvýšení bezpečnosti. Dále je popsána problematika detekce šířky papilárních linií. Při řešení bylo potřeba nejprve zprovoznit snímací zařízení a nasnímat vlastní databázi pro testování a experimenty. K tomuto účelu byla vytvořena samostatná aplikace. Dále byly navrženy metody pro detekci a měření šířky papilárních linií. Jako nejlepší se ukázalo použít Cannyho hranový detektor se Sobelovým operátorem a Gaussovým filtrem. Následuje popis implementace jednotlivých metod. Předposlední část práce popisuje a hodnotí výsledky provedených testů. Poslední kapitola shrnuje celou práci a navrhuje další možnosti vývoje.
|
|
|
Akcelerace aplikací na superpočítači pomocí jazyka Python
Čelka, Marek ; Jaroš, Jiří (oponent) ; Jaroš, Marta (vedoucí práce)
V dnešnej dobe sú už všetky počítače, ktoré používame schopné paralelného spracovávania, ktoré nám výrazne šetrí čas pri riešení náročných problémov, ako sú napríklad rôzne vedecké výpočty, simulácie alebo predpovede. Témou tejto práce je akcelerácia výpočtovo náročných aplikácií práve pomocou paralelnému spracovania zadaného problému na superpočítači. Pre jednoduchšie pochopenie danej problematiky ľuďmi, ktorých sa priamo týka (napr. vedci, výzkumníci), bol zvolený programovací jazyk Python, ktorý je jednoduchý na pochopenie a mocný zároveň. Prvá časť práce sa venuje zoznámeniu s technikami paralelného spracovania pomocou mikrotestov, ktorých výsledky boli diskutované a využité ďalej v práci. Druhá časť práce sa zaoberá problematikou rekonštrukcie obrazu. Výsledky experimentovania s rôzne veľkými obrázkami sú porovnané v rámci sekvenčnej a paralelnej verzie pri rekonštrukcii obrazu a zápise do súboru. Spracované výsledky sú zhodnotené, diskutované a porovnané medzi sebou. Medzi použité metriky patria čas, zrýchlenie, priepustnosť a latencia.
|
host ::
RSS.