Rozpoznání vzorů v obraze pomocí klasifikátorů
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Herout, Adam | cs |
| dc.contributor.author | Juránek, Roman | cs |
| dc.contributor.referee | Španěl, Michal | cs |
| dc.date.created | cs | |
| dc.description.abstract | V této práci bude představen algoritmus AdaBoost, který slouží k vytvoření silné klasifikační funkce z několika slabých hypotéz. Bude vyloženo teoretické pozadí algoritmu a způsob konstrukce silného klasifikátoru. Dále bude popsáno rozšíření algoritmu o sekvenční rozhodovací strategii nazývané WaldBoost. Práce se zabývá také obrazovými příznaky, které jsou v mnoha případech základem slabých klasifikátorů. Kromě popisu zmíněných algoritmů bude uveden základ rozpoznávání vzorů v kontextu počítačového vidění a budou uvedeny některé často používané metody trénování klasifikátorů. Součástí práce bylo vytvoření knihovny pro detekci objektů založené na klasifikátorech trénovaných metodou AdaBoost. Tato knihovna byla následně využita v implementaci programu, který prakticky demonstruje detekce obejktů ve videosekvencích. Poslední část práce popisuje nástroj pro trénování AdaBoost klasifikátorů. | cs |
| dc.description.abstract | An AdaBoost algorithm for construction of strong classifier from several weak hypotesis will be presented in this work. Theoretical background of the algorithm and the method of construction of strong classifiers will be explained. WaldBoost extension to the algorithm will be described. The thesis deals with image features that are often used as element of weak classifiers. Brief introduction to pattern recognition in context of computer vision will be outlined in the begining of the work. Also some widely used methods of classifier training will be presented. An object detection library based on AdaBoost classifiers was developed as part of the work. The library was used in implementation of software that in praktice demonstrates object detection in videosquences. Last part of the work describes tool for training of AdaBoost classifiers. | en |
| dc.description.mark | B | cs |
| dc.identifier.citation | JURÁNEK, R. Rozpoznání vzorů v obraze pomocí klasifikátorů [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. . | cs |
| dc.identifier.other | 15257 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/53944 | |
| dc.language.iso | cs | 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 | Rozpoznávání vzorů | cs |
| dc.subject | AdaBoost | cs |
| dc.subject | WaldBoost | cs |
| dc.subject | Klasifikace | cs |
| dc.subject | Detekce | cs |
| dc.subject | Obrazové Příznaky | cs |
| dc.subject | Pattern recognition | en |
| dc.subject | AdaBoost | en |
| dc.subject | WaldBoost | en |
| dc.subject | Classification | en |
| dc.subject | Detection | en |
| dc.subject | Image Features | en |
| dc.title | Rozpoznání vzorů v obraze pomocí klasifikátorů | cs |
| dc.title.alternative | Pattern Recognition in Image Using Classifiers | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.modified | 2020-05-09-23:39:29 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 15257 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.26 14:42:53 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.17 14:35:29 | en |
| thesis.discipline | Počítačová grafika a multimédia | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |