AdaBoost v počítačovém vidění

but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorPotúček, Igorcs
dc.contributor.authorHradiš, Michalcs
dc.contributor.refereeZemčík, Pavelcs
dc.date.createdcs
dc.description.abstractV této diplomové práci jsou představeny nové obrazové příznaky "local rank differences" (LRD). Tyto příznaky jsou invariantní vůči změnám osvětlení a jsou vhodné k implementaci detektorů objektů v programovatelném hardwaru, jako je například FPGA. Chování klasifikátorů s LRD vytvořených pomocí algoritmu AdaBoost bylo otestováno na datové sadě pro detekci obličejů. LRD v těchto testech dosáhly výsledků srovnatelných s výsledky klasifikátorů s Haarovými příznaky, které jsou používány v nejlepších současných detektorech objektů pracujících v reálném čase. Tyto výsledky ve spojení s faktem, že LRD je možné v FPGA vyhodnocovat několikanásobně rychleji než Haarovy příznaky, naznačují, že by LRD příznaky mohly být řešením pro budoucí detekci objektů v hardwaru. V této práci také prezentujeme nástroj pro experimenty s algoritmy strojového učení typu boosting, který je speciálně uzpůsoben oblasti počítačového vidění, je velmi flexibilní, a přitom poskytuje vysokou efektivitu učení a možnost budoucí paralelizace výpočtů. Tento nástroj je dostupný jako open source software a my doufáme, že ostatním ulehčí vývoj nových algoritmů a příznaků.cs
dc.description.abstractIn this thesis, we present the local rank differences (LRD). These novel image features are invariant to lighting changes and are suitable for object detection in programmable hardware, such as FPGA. The performance of AdaBoost classifiers with the LRD was tested on a face detection dataset with results which are similar to the Haar-like features which are the state of the art in real-time object detection. These results together with the fact that the LRD are evaluated much faster in FPGA then the Haar-like features are very encouraging and suggest that the LRD may be a solution for future hardware object detectors. We also present a framework for experiments with boosting methods in computer vision. This framework is very flexible and, at the same time, offers high learning performance and a possibility for future parallelization. The framework is available as open source software and we hope that it will simplify work for other researchers.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationHRADIŠ, M. AdaBoost v počítačovém vidění [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. .cs
dc.identifier.other15262cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/53950
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectBoostingcs
dc.subjectAdaBoostcs
dc.subjectLocal Rank Differencescs
dc.subjectLRDcs
dc.subjectpočítačové viděnícs
dc.subjectdetekce obličejecs
dc.subjectHaarovy příznakycs
dc.subjectWaldBoostcs
dc.subjectBoostingen
dc.subjectAdaBoosten
dc.subjectLocal Rank Differencesen
dc.subjectLRDen
dc.subjectComputer Visionen
dc.subjectFace Detectionen
dc.subjectHaar-like Featuresen
dc.subjectWaldBoosten
dc.titleAdaBoost v počítačovém viděnícs
dc.title.alternativeAdaBoost in Computer Visionen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.modified2020-05-09-23:39:54cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid15262en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 14:42:57en
sync.item.modts2025.01.15 14:17:47en
thesis.disciplinePočítačová grafika a multimédiacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
533.32 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_15262.html
Size:
1.42 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_15262.html
Collections