Rozpoznání obličeje

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Práce pojednává o detekci a rozpoznání obličejů ve videu. Hlavní důraz je kladen na rychlost aplikace, aby byla použitelná pro práci s videem v reálném čase. Nejprve jsou zde popsány jednotlivé přístupy jak pro detekci, tak i pro rozpoznávání objektů. Následně je vysvětlen princip vybraných metod pro tvorbu výsledné aplikace. V dalších částech práce se věnuji návrhu a implementaci těchto metod a v závěru prezentuji výsledky testování.
This thesis is about face detection and recognition from video. Main emphasis is on computational speed, so it can be used for a real-time processing. Begining of this work focus on different approaches for detection and object recognition. Afterwards is explained the main principle of methods used for the final application. Next part is about design and implementation of this methods and conclusion is about the testing results of designed application.
Description
Citation
VOJÁČEK, C. Rozpoznání obličeje [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2014.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Management a informační technologie
Comittee
doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (předseda) prof. RNDr. Milan Češka, CSc. (místopředseda) Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (člen) doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (člen) Ing. Jiří Luňáček, Ph.D., MBA (člen)
Date of acceptance
2014-06-23
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " C ". Otázky u obhajoby: Na str. 36 uvádíte, že tzv. "duchové" zůstávají na stejném místě i po střihu videa. Jak je to možné, když z podstaty použité metody by měl jak sledovač tak i klasifikátor/detektor tuto pozici odmítnout? Na str. 29 a 30 (obr. 5.1) uvádíte, že pro negativní vzorky se využívají obrazy, kde tváře jsou začerněné a je tedy možné brát vzory libovolně z obrazu. Neovlivní ale tento nepřirozeně černý prostor kvalitu klasifikátoru, který trénujete?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO