but.jazyk	angličtina (English)
but.program	Výpočetní technika a informatika	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Zemčík, Pavel	en
dc.contributor.author	Řezníček, Ivo	en
dc.contributor.referee	Baláž, Teodor	en
dc.contributor.referee	Sojka, Eduard	en
dc.date.created		cs
dc.description.abstract	Tato disertační práce se zabývá vylepšením systémů pro rozpoznávání činností člověka. Současný stav vědění v této oblasti jest prezentován. Toto zahrnuje způsoby získávání digitálních obrazů a videí společně se způsoby reprezentace těchto entit za použití počítače. Dále jest prezentováno jak jsou použity extraktory příznakových vektorů a extraktory pros- torově-časových příznakových vektorů a způsoby přípravy těchto dat pro další zpracování. Příkladem následného zpracování jsou klasifikační metody. Pro zpracování se obecně obvykle používají části videa s proměnlivou délkou. Hlavní přínos této práce je vyřčená hypotéza o optimální délce analýzy video sekvence, kdy kvalita řešení je porovnatelná s řešením bez restrikce délky videosekvence. Algoritmus pro ověření této hypotézy jest navržen, implementován a otestován. Hypotéza byla experimentálně ověřena za použití tohoto algoritmu. Při hledání optimální délky bylo též dosaženo jistého zlepšení kvality klasifikace. Experimenty, výsledky a budoucí využití této práce jsou taktéž prezentovány.	en
dc.description.abstract	This thesis focuses on the improvement of human action recognition systems. It reviews the state-of-the-art in the field of action recognition from video. It describes techniques of digital image and video capture, and explains computer representations of image and video. This thesis further describes how local feature vectors and local space-time feature vectors are used, and how captured data is prepared for further analysis, such as classification methods. This is typically done with video segments of arbitrarily varying length. The key contribution of this work explores the hypothesis that the analysis of different types of actions requires different segment lenghts to achieve optimal quality of recognition. An algorithm to find these optimal lengths is proposed, implemented, and tested. Using this algorithm, the hypothesis was experimentally proven. It was also shown that by finding the optimal length, the prediction and classification power of current algorithms is improved upon. Supporting experiments, results, and proposed exploitations of these findings are presented.	cs
dc.description.mark	P	cs
dc.identifier.citation	ŘEZNÍČEK, I. ROZPOZNÁNÍ ČINNOSTÍ ČLOVĚKA VE VIDEU [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. .	cs
dc.identifier.other	99811	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/63243
dc.language.iso	en	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	Optimální analyzovaná délka akce	en
dc.subject	lokální video příznaky	en
dc.subject	bag-of-words representace videa	en
dc.subject	visuální slovník	en
dc.subject	SVM.	en
dc.subject	Optimal analysis length of action	cs
dc.subject	local space-time features	cs
dc.subject	bag-of-words repesentation	cs
dc.subject	visual vocabulary	cs
dc.subject	SVM.	cs
dc.title	ROZPOZNÁNÍ ČINNOSTÍ ČLOVĚKA VE VIDEU	en
dc.title.alternative	HUMAN ACTION RECOGNITION IN VIDEO	cs
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	doctoralThesis	en
dc.type.evskp	dizertační práce	cs
dcterms.modified	2020-05-10-17:46:41	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	99811	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.27 12:11:58	en
sync.item.modts	2025.01.15 15:28:52	en
thesis.discipline	Výpočetní technika a informatika	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Doktorský	cs
thesis.name	Ph.D.	cs

ROZPOZNÁNÍ ČINNOSTÍ ČLOVĚKA VE VIDEU

Files

Original bundle

Collections