|
|
Modelování polohy hlavy pomocí stereoskopické rekonstrukce
Hříbková, Veronika ; Jakubíček, Roman (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí polohy lidské hlavy ve stereo datech. Teoretická část poskytuje podklady pro porozumění geometrii kamery, jejím parametrům a způsobu kalibrace. Dále jsou popsány principy stereo analýzy a tvorby disparitních map. V rešeršní části jsou představeny metody používané pro modelování polohy hlavy a je uveden rozbor vybraných publikovaných článků. V rámci diplomové práce byl navržen systém dvou kamer pro stereoskopická snímání pohybu hlavy a bylo realizováno několik měření. Získaná data byla upravena pro tvorbu disparitních map a další zpracování. Na základě detekce obličejových příznaků, konkrétně vnitřních a vnějších koutků očí a koutků úst, a jejich korespondencí byl vytvořen jednoduchý geometrický model ve tvaru trojúhelníku, který znázorňuje sklon obličejové roviny v prostoru. Výpočtem úhlů sklonu ve třech osách je získána aktuální poloha hlavy. Pohyb je modelován sledováním detekovaných bodů v průběhu video sekvencí.
|
|
|
Head Pose Estimation in an Image by a Neural Network
Rybnikár, Lukáš ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Artificial neural networks are not a novelty, but their recent rise in popularity is noticeable as well as their gain of attention from the masses. This bachelor thesis focuses on the head pose estimation in an image using the convolution neural networks. The fields of use of neural networks are vast and during last years strong enough hardware has been developed to allow us to train these networks under commonly accessible conditions. In theoretical part there are neural networks introduced with an explanation of what they are, how they work, how they are divided followed by a detailed description of convolutional neural networks. In the practical part the necessary tools used for development needed to perform experiments, such as determining appropriate configuration for neural network and optimization to get the best results possible, are described.
|
|
|
Head Pose Estimation in an Image by a Neural Network
Rybnikár, Lukáš ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Artificial neural networks are not a novelty, but their recent rise in popularity is noticeable as well as their gain of attention from the masses. This bachelor thesis focuses on the head pose estimation in an image using the convolution neural networks. The fields of use of neural networks are vast and during last years strong enough hardware has been developed to allow us to train these networks under commonly accessible conditions. In theoretical part there are neural networks introduced with an explanation of what they are, how they work, how they are divided followed by a detailed description of convolutional neural networks. In the practical part the necessary tools used for development needed to perform experiments, such as determining appropriate configuration for neural network and optimization to get the best results possible, are described.
|
|
|
Modelování polohy hlavy pomocí stereoskopické rekonstrukce
Hříbková, Veronika ; Jakubíček, Roman (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí polohy lidské hlavy ve stereo datech. Teoretická část poskytuje podklady pro porozumění geometrii kamery, jejím parametrům a způsobu kalibrace. Dále jsou popsány principy stereo analýzy a tvorby disparitních map. V rešeršní části jsou představeny metody používané pro modelování polohy hlavy a je uveden rozbor vybraných publikovaných článků. V rámci diplomové práce byl navržen systém dvou kamer pro stereoskopická snímání pohybu hlavy a bylo realizováno několik měření. Získaná data byla upravena pro tvorbu disparitních map a další zpracování. Na základě detekce obličejových příznaků, konkrétně vnitřních a vnějších koutků očí a koutků úst, a jejich korespondencí byl vytvořen jednoduchý geometrický model ve tvaru trojúhelníku, který znázorňuje sklon obličejové roviny v prostoru. Výpočtem úhlů sklonu ve třech osách je získána aktuální poloha hlavy. Pohyb je modelován sledováním detekovaných bodů v průběhu video sekvencí.
|
host ::
RSS.