Detekce objektů v obraze

Abstract

Tato práce pojednává o problematice detekce objektů a popisuje teoretická východiska detekce založené na boostingu, algoritmu AdaBoost a Haarových příznacích v roli slabých klasifikátorů. Dále se tato práce zabývá návrhem a implementací trénovací a detekční aplikace založené na knihovnách OpenCV a wxWidgets. K závěru popisuje test trénování a detekce obličejů provedený v implementované aplikaci.This work deals with the problem of object detection in images and describes theoretical backgrounds of detection based on boosting, AdaBoost algorithm and Haar-like features as weak classifiers. Further this work engages in design and implementation of a training and detection application based on OpenCV and wxWidgets libraries. To the end it shows a training and face detection test performed in the implemented application.