Rozpoznání obličeje
| but.committee | prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (předseda) doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Jan Kořenek, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázku 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 " D ". Otázky u obhajoby: Proč nebylo vytvořené řešení porovnané s jinými přístupy? | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Juránek, Roman | cs |
| dc.contributor.author | Keršner, Martin | cs |
| dc.contributor.referee | Mlích, Jozef | cs |
| dc.date.created | 2012 | cs |
| dc.description.abstract | Tato bakalářská práce se zabývá problematikou rozpoznání obličeje. Cílem práce bylo nastudovat různé metody extrakce příznaků a zjistit jejich vliv na úspěšnost rozpoznání. Mezi zkoumané metody extrakce příznaků patří Local Binary Pattern, Histogram orientovaných gradientů a Gaborovy filtry. Dále práce vysvětluje způsoby rozpoznání obličejů podle podobnosti obrazových dat. Jako klasifikátor obličejů byl při experimentech použit Support Vectore Machines. Experimentálně zjištěné nejúspěšnější kombinace parametrů metod extrakce příznaků a klasifikátoru byly využity v systému pro jednoduché rozpoznávání obličejů. | cs |
| dc.description.abstract | The thesis deals with Face Recognition. The aim was to study the various methods of feature extraction and determine their influence on the success of recognition. The methods of feature extraction include the Local Binary Pattern, Histogram Of Oriented Gradients and Gabor Filter. Face recognition of image similarity will be described. Support Vectore Machines was used in the experiments. Experimentally determined parameters of the most successful methods were used in the system for simple Face Recognition. | en |
| dc.description.mark | D | cs |
| dc.identifier.citation | KERŠNER, M. Rozpoznání obličeje [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2012. | cs |
| dc.identifier.other | 79015 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/55317 | |
| 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 | Local Binary Pattern | cs |
| dc.subject | Histogram orientovaných gradientů | cs |
| dc.subject | Gaborovy filtry | cs |
| dc.subject | Rozpoznání obličeje | cs |
| dc.subject | Support Vector Machines | cs |
| dc.subject | Local Binary Pattern | en |
| dc.subject | Histogram of Oriented Gradients | en |
| dc.subject | Gabor Filter | en |
| dc.subject | Face Recognition | en |
| dc.subject | Support Vector Machines | en |
| dc.title | Rozpoznání obličeje | cs |
| dc.title.alternative | Face Recognition | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | bachelorThesis | en |
| dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2012-06-13 | cs |
| dcterms.modified | 2020-05-09-23:43:22 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 79015 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.18 17:56:14 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.15 12:52:32 | en |
| thesis.discipline | Informační technologie | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií | cs |
| thesis.level | Bakalářský | cs |
| thesis.name | Bc. | cs |