Srovnání deskriptorů pro reprezentaci obrazu

Show simple item record
dc.contributor.advisorLenc, Ladislav
dc.contributor.authorKošař, Vojtěch
dc.contributor.refereeKrál, Pavel
dc.date.accepted2015-06-15
dc.date.accessioned2016-03-15T08:38:39Z
dc.date.available2014-09-01cs
dc.date.available2016-03-15T08:38:39Z
dc.date.issued2015
dc.date.submitted2015-05-14
dc.description.abstractTato diplomová práce se zabývá srovnáváním metod používaných pro extrakci obrazových deskriptorů při rozpoznávání obličejů. V práci jsou teoreticky popsány metody LBP, LDP a POEM. Tyto metody byly implementovány a jejich parametry byly naladěny na databázi FERET. Jako součást práce byla vyvinuta aplikace umožňující měření úspěšnosti při rozpoznávání obličejů implementovaných metod s různými parametry. Metody s naladěnými parametry byly následně porovnány na různých testovacích množinách a byly shrnuty výhody a nevýhody jednotlivých metod. Pro zvýšení úspěšnosti byl vyvinut experimentální genetický algoritmus, který umožňuje automaticky nastavit váhy jednotlivých histogramů.cs
dc.description.abstract-translatedThis diploma thesis deals with comparsion of methods used for extraction of image descriptors intended to be used for face recognition. There are theoreticaly described LBP, LDP and POEM methods. These methods are implemented and their parameters are tuned on the FERET database. Software application destined for measuring of success of these methods was developed. Methods with tuned parameters are compared across different probe sets and their pros and cons are summarized. There is also proposed an experimental genetic algorithm that can be used to automatically tune weights of particular histograms in a histogram sequence.en
dc.description.resultObhájenocs
dc.format80 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier63109
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/17883
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjectLBPcs
dc.subjectLDPcs
dc.subjectpoemcs
dc.subjectsekvence histogramůcs
dc.subjectrozpoznávání obličejůcs
dc.subjectklasifikacecs
dc.subjectobrazové deskriptorycs
dc.subjectferetcs
dc.subjectsrovnánícs
dc.subject.translatedLBPen
dc.subject.translatedLDPen
dc.subject.translatedpoemen
dc.subject.translatedhistogram sequenceen
dc.subject.translatedface recognitionen
dc.subject.translatedclassificationen
dc.subject.translatedimage descriptorsen
dc.subject.translatedfereten
dc.subject.translatedcomparisonen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.titleSrovnání deskriptorů pro reprezentaci obrazucs
dc.title.alternativeComparison of descriptors for image representationen
dc.typediplomová prácecs
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=63109

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
A13N0110P.pdf
Size:
3.79 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
vedouci-A13N0110Phodnoceni-ved.PDF
Size:
495.7 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
oponent-A13N0110Pposudek-op.PDF
Size:
294.23 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
obhajoba-A13N0110Pobhajoba.PDF
Size:
202.76 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce
Download

Collections

Theses (KIV)