Show simple item record

Recognizing Faces within Image

dc.contributor.advisorŠvub, Miroslavcs
dc.contributor.authorSvoboda, Pavelcs
dc.date.accessioned2018-10-21T20:57:54Z
dc.date.available2018-10-21T20:57:54Z
dc.date.created2009cs
dc.identifier.citationSVOBODA, P. Vyhledávání osob ve fotografii [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2009.cs
dc.identifier.other25567cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/53859
dc.description.abstractZákladem rozpoznávání lidí ve fotografii je obecně počítačové vidění, které poskytuje metody a algoritmy pro samotnou implementaci. Některé z nich popisuje právě tato práce. Celý proces rozpoznávání lidí je zpracován do tří fází. Těmi jsou detekce, zarovnání detekovaného obličeje a konečně jeho rozpoznání. Ke každé fázi jsou zmíněny algoritmy, které se v dané problematice používají a jenž jsou ze současného pohledu stále vyvíjeny. V implementaci tvoří páteř systému 3 základní algoritmy, mezi které patří AdaBoost pro získání klasifikátoru k detekci, metoda zarovnání obličeje na základě markantních rysů a metoda Eigenfaces k samotnému rozpoznávání. Teoreticky jsou rozebrány mimo výše uvedené i neuronové sítě pro detekci, ASM - Active Shape Models pro zarovnání a AAM - Active Appearance Model pro rozpoznávání. Závěrem nechybí tabulky dat vyhodnocující implementaci.cs
dc.description.abstractThe essence of face recognition within the image is generally computer vision, which provides methods and algorithms for the implementation. Some of them are described just in this work. Whole process is split in to three main phases. These are detection, aligning of detected faces and finally its recognition. Algorithms which are used to applied in given issue and which are still in progress from todays view are mentioned in every phase. Implementation is build up on three main algorithms, AdaBoost to obtain the classifier for detection, method of aligning face by principal features and method of Eigenfaces for recognizing. There are theoretically described except already mentioned algorithms neural networks for detection, ASM - Active Shape Models algorithm for aligning and AAM - Active Appearance Model for recognition. In the end there are tables of data retrieved by implemented system, which evaluated the main implementation.en
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectRozpoznávání obličejecs
dc.subjectEigenfacescs
dc.subjectPCA - Principal Component Analysiscs
dc.subjectAdaBoostcs
dc.subjectSVD - Singular Value Decompositioncs
dc.subjectNeuronové sítěcs
dc.subjectASMcs
dc.subjectAAMcs
dc.subjectGaussovo rozloženícs
dc.subjectOpenCvcs
dc.subjectFace recognitionen
dc.subjectEigenfacesen
dc.subjectPCA - Principal Component Analysisen
dc.subjectAdaBoosten
dc.subjectSVD - Singular Value Decompositionen
dc.subjectNeural networksen
dc.subjectASMen
dc.subjectAAMen
dc.subjectGauss distributionen
dc.subjectOpenCven
dc.titleVyhledávání osob ve fotografiics
dc.title.alternativeRecognizing Faces within Imageen
dc.typeTextcs
dcterms.dateAccepted2009-06-23cs
dcterms.modified2020-05-09-23:40:45cs
thesis.disciplinePočítačová grafika a multimédiacs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
sync.item.dbid25567en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2020.05.10 01:17:28en
sync.item.modts2020.05.10 00:31:06en
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
dc.contributor.refereeŽák, Pavelcs
dc.description.markAcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
but.committeecs
but.defencecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
but.programInformační technologiecs
but.jazykčeština (Czech)


Files in this item

Thumbnail
Thumbnail

This item appears in the following Collection(s)

Show simple item record