Určení typu a směru zbraně v obrazové scéně
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Cieľom tejto práce je navrhnúť spôsob pre klasifikáciu typu zbrane do dvoch kategórií na krátke a dlhé, a určenie náklonu zbrane v obrazovej scéne. Zvolený problém som riešil pomocou niekoľkých postupov, použitím klasických postupov ako K-Nearest-Neighbour a SVM klasifikátora, a použitím konvolučných neurónových sietí. V práci bolo vytvorené porovnanie týchto postupov s výslednou presnosťou až 90%. Výsledky tejto práce umožnujú vybrať správny postup pre riešenie daného problému.
The main goal of this work is to design an approach for classifying guns into two categories, with short and long weapons, and determining a position of guns in the image scene. This problem was solved using the classical approach as K-Nearest-Neighbour and SVM classification and using convolutional neural networks. In this work was made a comparison of these approaches with a resulting accuracy up to 90%. With the results of this work, it is possible to choose a right approach to this problem.
The main goal of this work is to design an approach for classifying guns into two categories, with short and long weapons, and determining a position of guns in the image scene. This problem was solved using the classical approach as K-Nearest-Neighbour and SVM classification and using convolutional neural networks. In this work was made a comparison of these approaches with a resulting accuracy up to 90%. With the results of this work, it is possible to choose a right approach to this problem.
Description
Citation
KOLCÚN, R. Určení typu a směru zbraně v obrazové scéně [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační technologie
Comittee
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. Jiří Jaroš, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen)
Ing. Vladimír Veselý, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2018-06-14
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté 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 "C". Otázky u obhajoby: Z jakého důvodu je testovací množina pro hodnocení úspěšnosti nerunových sítí menší oproti množině pro testování detektoru založeného na SVM (Support Vector Machine)? Jaké jsou další možností pro zlepšení detekce zbraní v obraze?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení