Detekce, extrakce a měření délky záprstních kostí ve snímcích - Ulej, Vojtěch (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2022)
Cílem této bakalářské práce bylo prostudovat literaturu zabývající se tématikou rozpoznávání objektů (přesněji kostí) na snímcích. Dále shrnout existující řešení pro detekci a měření objektů ze snímků a navrhnout vhodný algoritmus pro detekci a měření metakarpálních kostí na snímcích. Pro první návrh algoritmu byly využity metody detekce hran. Avšak tento přístup se ukázal jako nespolehlivý. Druhý návrh algoritmu je založen na strojovém učení s využitím konvoluční neuronové sítě Mask RCNN.

The aim of this bachelor thesis is to study the literature dealing with the topic of object (specifically bones) recognition in images. Another task is to summarize the existing solutions for detection and measurement of object's length and to design a suitable algorithm for detection and measurement of metacarpal bones in images. First proposed algorithm is based on edge detecting methods. However, this approach has proved unreliable. The second algorithm design is based on machine learning using the convolutional neural network Mask RCNN.
Detection, Extraction and Measurement of the Length of the Metacarpal Bones in Images
Keywords: počítačové vidění; zpracování obrazu; detekce objektů; Mask RCNN; OpenCV; metakarpální kost; computer vision; image proccesing; object detection; Mask RCNN; OpenCV; metacarpal bone