Detekce obličejů ve videu

but.committeedoc. Ing. Přemysl Kršek, Ph.D. (předseda) doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (místopředseda) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) Ing. Martin Hrubý, Ph.D. (člen) RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak 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: Znáte i jené varianty Boost algoritmů? Které? Momentálně používáte AdaBoostem získaný klasifikátor na obrázky, které máte v různých rozlišeních v tzv. obrazové pyramidě. Existuje způsob, jak se potřebě tvorby obrazové pyramidy vyhnout a ušetřit tak nemalé procento výpočetního času?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorPolok, Lukášcs
dc.contributor.authorHypský, Romancs
dc.contributor.refereeSvoboda, Pavelcs
dc.date.created2011cs
dc.description.abstractTato bakalářská práce pojednává o detekci obličejů ve videu. Jsou postupně popsány metody detekce lidské kůže v obraze, nejprve parametrické a následně pomocí Gaussova rozložení pravděpodobnosti. Následně jsou popsány metody detekce obličejů pomocí invariantních rysů i  pomocí metod využívajících strojové učení. Zvláštní důraz byl kladen na detekci obličejů pomocí detektoru Viola­Jones, využívajícího algoritmu AdaBoost. V práci je také popsána praktická realizace detektoru obličejů, která byla implementována v jazyce C++ za použití knihovny OpenCV.  V závěru práce jsou popsané metody zhodnoceny a rozebrán další možný vývoj projektu.cs
dc.description.abstractThis bachelor's thesis describes detection of faces in video. Methods for human skin detection are described, both using the parametric approach and using the Gaussian distribution. The following is an analysis of face detection methods using the invariant features and using the machine learning methods. A particular emphasis was placed on face detection using the Viola-Jones detector using AdaBoost algorithm. The thesis also describes a practical implementation of the face detector, which was implemented in C++ using OpenCV library. Finally, the described methods are evaluated and the future project development is analyzed.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationHYPSKÝ, R. Detekce obličejů ve videu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2011.cs
dc.identifier.other42682cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/55846
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectDetekce obličejecs
dc.subjectdetekce kůžecs
dc.subjectGaussovo pravděpodobnostní rozdělenícs
dc.subjectAdaBoostcs
dc.subjectViola-Jonescs
dc.subjectinvariantní ryscs
dc.subjectFace detectionen
dc.subjectskin detectionen
dc.subjectGaussian probability distributionen
dc.subjectAdaBoosten
dc.subjectViola-Jonesen
dc.subjectinvariant featureen
dc.titleDetekce obličejů ve videucs
dc.title.alternativeFace Detection in Videoen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2011-06-13cs
dcterms.modified2020-05-09-23:42:46cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid42682en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.18 17:51:45en
sync.item.modts2025.01.15 21:48:02en
thesis.disciplineInformační technologiecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Loading...
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
2.01 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Loading...
Thumbnail Image
Name:
review_42682.html
Size:
1.42 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_42682.html
Collections