Pořízení a zpracování datové sady pro vizuální identifikaci fyzických objektů

Abstract

Tato bakalářská práce se zabývá návrhem, implementací a ověřením procesu pro pořízení a zpracování datové sady vhodné pro trénování klasifikátorů pro vizuální identifikaci fyzických objektů. Práce se zaměřuje na detekci a párování klíčových bodů, výpočet homografie pomocí algoritmu RANSAC z párů klíčových bodů a následné zpřesnění homografie pomocí template matching a bundle adjustment. Výsledkem je sekvence kroků, která umožňuje vytvářet a vyhodnocovat datové sady s jednotným výstupním formátem. Funkčnost navrženého řešení byla ověřena na reálných datech a jednotlivé metody a algoritmy byly experimentálně vyhodnoceny.

This bachelor thesis focuses on the design, implementation, and validation of a process for acquiring and processing a dataset suitable for training classifiers for visual identification of physical objects. The work addresses keypoint detection and pairing, homography computation using the RANSAC algorithm from keypoint pairs, and subsequent homography refinement using template matching and bundle adjustment. The result is a pipeline that allows the creation and evaluation of datasets with a uniform output format. The functionality of the proposed solution has been verified on real data, and the different methods and algorithms have been experimentally evaluated.