but.committee	prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) Ing. Matěj Grégr, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Dana Hliněná, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student v následné diskusi odpověděl na otázky oponenta doplněné postřehy přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " B ". Otázky u obhajoby: V literatuře se často váha w0 označuje dvěma pojmy - threshold a bias. Jaký je mezi nimi vztah, a který z nich je ve skutečnosti na obrázku 3.3 pokud platí vzorec 3.1? Z textu není patrné, jak kvalitní záznamy byly. Testoval jste algoritmy na snímcích z nekvalitních videozáznamů? Jak algoritmy uspěly? Jak dopadly state-of-the-art algoritmy při testu částečně překrytých tváří?	cs
but.jazyk	slovenština (Slovak)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Goldmann, Tomáš	sk
dc.contributor.author	Koval, Michal	sk
dc.contributor.referee	Orság, Filip	sk
dc.date.created	2021	cs
dc.description.abstract	Táto bakalárska práca sa venuje problematike detekcie tvárí v nekvalitných videozáznamoch, pričom sa konkrétne zameriava na prekryté tváre. Popisuje základné princípy algoritmov strojového učenia a ich métody, ktoré sú často využívané v oblasti počítačového videnia. Z nich sú bližšie priblížené konvolučné neurónové siete a ich state of the art modely zamerané detekciu tvárí. V praktickej časti boli vytvorené a natrénované modely na detekciu tvárí inšpirované známym state of the art modelom RetinaFace. Najlepšia varianta z nich dosauje na WIDER Face HARD testovacom sete 85,5% priemernú presnosť a na testovacom sete zameranom na prekryté tváre 90,9%. Súčasťou práce je aj program s grafickým uživateľským rozhraním, ktorý poskytuje nástroje na použitie vytrénovaných modelov na videu a obrázkoch.	sk
dc.description.abstract	This bachelor thesis deals with face detection in low quality videos, while mainly focusing on occluded faces. It describes elementary priciples of machine learning algorithms and their methods, which are often used in the field of computer vision. Out of them are more closely described convolutional neural networks and their state of the art models focused on face detection. Out of those, convolutional neural networks and state of the art models for face detection are more closely described. For the practical part face detection models inspired by state of the art model RetinaFace were implemented and trained. The best performing model achieves 85.5% average precision on WIDER Face HARD testing dataset and 90.9% on dataset focused on occluded faces. Part of this thesis is also a program with graphical user interfaces which provides tools to use developed models on videos and pictures.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	KOVAL, M. Detekce obličeje v nekvalitních videozáznamech [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2021.	cs
dc.identifier.other	136432	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/199312
dc.language.iso	sk	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	detekcia tváry	sk
dc.subject	kamerové systémy	sk
dc.subject	nekvalitné videozáznamy	sk
dc.subject	neurónové siete	sk
dc.subject	strojové učenie	sk
dc.subject	konvolučné neurónové siete	sk
dc.subject	Keras	sk
dc.subject	RetinaFace	sk
dc.subject	WIDER Face	sk
dc.subject	prekryté tváre	sk
dc.subject	face detection	en
dc.subject	closed circuit cameras	en
dc.subject	poor quality videos	en
dc.subject	neural networks	en
dc.subject	machine learning	en
dc.subject	convolutional neural networks	en
dc.subject	Keras	en
dc.subject	RetinaFace	en
dc.subject	WIDER Face	en
dc.subject	occluded faces	en
dc.title	Detekce obličeje v nekvalitních videozáznamech	sk
dc.title.alternative	Face Detection in Poor Quality Videos	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2021-06-14	cs
dcterms.modified	2021-06-19-12:15:44	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	136432	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:34:43	en
sync.item.modts	2025.01.17 12:41:54	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Detekce obličeje v nekvalitních videozáznamech

Files

Original bundle

Collections