Detekce obličejů v obraze, nezávisle na natočení
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
E
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Práce se věnuje problematice detekce typově stejných objektů (konkrétně obličejů) v obraze. Následuje rozšíření popsaných metod o detekci objektů v různých natočeních. Naleznete zde stručný přehled využitelných metod, jako je například Logical Binary Patterns, Histogram Of Gradients, Eigen Faces a blíže popsanou metodu AdaBoost. Následuje stručný přehled volně dostupných datasetů a popis jejich vybraných vlastností. Ke konci práce jsou popsány experimenty s využitím algoritmu AdaBoost a jejich vyhodnocení.
This bachelor thesis focuses on the detection of type uniform objects (concretely faces) in an image. Furthermore the thesis concentrates on the detection of objects in various rotations. The thesis covers a brief overview of methods available, such as Logical Binary Patterns, Histogram Of Gradients, Eigen Faces and more closely specified AdaBoost. Next, freely available datasets are presented, with a descripiton of their chosen characteristics. At the end of the thesis, experiments using AdaBoost algorythm and their evaluation are described.
This bachelor thesis focuses on the detection of type uniform objects (concretely faces) in an image. Furthermore the thesis concentrates on the detection of objects in various rotations. The thesis covers a brief overview of methods available, such as Logical Binary Patterns, Histogram Of Gradients, Eigen Faces and more closely specified AdaBoost. Next, freely available datasets are presented, with a descripiton of their chosen characteristics. At the end of the thesis, experiments using AdaBoost algorythm and their evaluation are described.
Description
Citation
BUREŠ, V. Detekce obličejů v obraze, nezávisle na natočení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2010.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. Ing. Přemysl Kršek, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Josef Schwarz, CSc. (místopředseda)
prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (člen)
Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen)
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2010-06-14
Defence
Student 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 E. Otázky u obhajoby: Ad obr 29 (str 31): Jak je možné, že univerzální klasifikátor (modře) se naučil i úhly 30, 35, 40, 45 stupňů, když specializované klasifikátory se je ze stejných dat naučit nedokázaly? Jak je možné, že má při úhlech 30, 35, 40, 45 univerzální klasifikátor stejnou úspěšnost jako při úhlech 0 a 90, když tyto pohledy na tvář neměl v trénovacích datech?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení