Mobilní aplikace pro rozpoznání leukokorie ze snímku lidského obličeje
Loading...
Date
Authors
Hřebíček, Pavel
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
Cílem této práce je návrh a implementace multiplatformní multijazyčné mobilní aplikace pro rozpoznání leukokorie ze snímku lidského obličeje pro platformy iOS a Android. Leukokorie je bělavý svit zornice, který se při použití blesku může na fotografii objevit. Včasnou detekcí tohoto symptomu lze zachránit zrak člověka. Samotná aplikace umožňuje analyzovat fotografii uživatele a detekovat přítomnost leukokorie. Cílem aplikace je tedy analýza očí člověka, od čehož je také odvozen název mobilní aplikace - Eye Check. K vytvoření multiplatformní mobilní aplikace byl použit framework React Native. Pro detekci lidského obličeje a očí byla zvolena knihovna Dlib, pro práci s fotografií pak knihovna OpenCV. Ke klasifikaci očí na případný výskyt leukokorie byla použita konvoluční neuronová síť. Komunikace mezi klientem a serverem je řešena pomocí architektury REST. Výsledkem je mobilní aplikace, která v případě detekce leukokorie uživatele upozorní, že by měl navštívit svého lékaře.
The goal of this thesis is to design and implement a multiplatform multilingual mobile application for detecting leukocoria in an image of human face for iOS and Android platforms. Leukocoria is a whitish light of the pupil, which can be seen on the photo when the flash is used. Early detection of this symptom can save human eyesight. The application itself allows to analyze a user's photo and detect the presence of leukocoria. The goal of the application is to analyze eyes of the human, from which the mobile application name - Eye Check is derived. React Native framework was used to create a multiplatform mobile application. The Dlib library was chosen for human face and eye detection, the OpenCV library for working with the photo. The convolutional neural network was used to classify the eyes for the possible presence of leukocoria. Client-Server communication is solved using the REST architecture. The result is a mobile application that detects leukocoria and allerts the user to visit his doctor if leukocoria is detected.
The goal of this thesis is to design and implement a multiplatform multilingual mobile application for detecting leukocoria in an image of human face for iOS and Android platforms. Leukocoria is a whitish light of the pupil, which can be seen on the photo when the flash is used. Early detection of this symptom can save human eyesight. The application itself allows to analyze a user's photo and detect the presence of leukocoria. The goal of the application is to analyze eyes of the human, from which the mobile application name - Eye Check is derived. React Native framework was used to create a multiplatform mobile application. The Dlib library was chosen for human face and eye detection, the OpenCV library for working with the photo. The convolutional neural network was used to classify the eyes for the possible presence of leukocoria. Client-Server communication is solved using the REST architecture. The result is a mobile application that detects leukocoria and allerts the user to visit his doctor if leukocoria is detected.
Description
Keywords
Mobilní aplikace , Eye Check , Leukokorie , iOS , Android , React Native , Dlib , OpenCV , REST , Django REST framework , Konvoluční neuronová síť , Keras , Tensorflow , Mobile application , Eye Check , Leukocoria , iOS , Android , React Native , Dlib , OpenCV , REST , Django REST framework , Convolutional neural network , Keras , Tensorflow
Citation
HŘEBÍČEK, P. Mobilní aplikace pro rozpoznání leukokorie ze snímku lidského obličeje [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační systémy
Comittee
doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (předseda)
prof. RNDr. Milan Češka, CSc. (místopředseda)
doc. Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (člen)
Mgr. Jan Pavlík, Ph.D. (člen)
RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)
Ing. Aleš Smrčka, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2019-06-19
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 A - výborně. Otázky u obhajoby: Jak se chystáte postupovat při snaze dále zvyšovat úspěšnost a spolehlivost detekčního modelu?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena