Detekce rasistických symbolů z obrazu

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Cílem této práce je vytvořit detektor rasistických symbolů z obrazu za použití funkcí open source knihovny OpenCV. V textu je shrnut základní proces zpracování obrazových dat pomocí počítačů. Text dále obsahuje popis jednotlivých metod z této knihovny umožňujících natrénovat a poté v obraze zaznamenat a lokalizovat požadovaný objekt. Součástí tohoto textu je také porovnání úspěšností detekce za použití Haarových příznaků, LBP a histogramu orientovaných gradientů. V textu jsou také shrnuty výsledky testu detekce pro trojici podporovaných symbolů, svastiku, znaky SS a triskelion.
Goal of this thesis is detector of racist symbols from the picture using functions from the open source library OpenCV. Text also summarizes description of basic processes of image processing via computers. This text contains descriptions of some methods from the library allowing us to train and afterwards detect and localize requested object. This text also compares accuracy of detection using Haar-like features, Local Binary Patterns (LBP) and histogram of oriented gradients. Text also summarizes results of a test of detection for three supported symbols, swastika, signs of SS and triskelion.
Description
Citation
KLAPAL, M. Detekce rasistických symbolů z obrazu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Teleinformatika
Comittee
prof. Ing. Kamil Vrba, CSc. (předseda) doc. Ing. Radim Burget, Ph.D. (místopředseda) Ing. Pavel Hanák, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jan Hajný, Ph.D. (člen) Ing. Václav Uher, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2015-06-18
Defence
Čím je fyzikálně dána vzorkovací frekvence při snímání statického digitálního obrazu? Uveďte stručně princip klasifikační metody vycházející z histogramu orienovaných gradientů (HOG) a zhodnoťte vhodnost použití tohoto klasifikátoru na dané symboly z hlediska duplicity jednotlivých pod-částí (zejména u symbolu obsahujícího dvě runová "S") a z hlediska citlivosti na rotaci symbolu. Student odpověděl na otázky.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO