Systém pro detekování a identifikaci osob na základě digitálního obrazu obličeje

Simple item page
dc.contributorCvejn Jan, doc. Ing. Ph.D.
dc.contributor.advisorChaloupka Josef, doc. Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorBumba, Martin
dc.contributor.otherSkolitel : 54965 Jáč Ivan, prof. Ing. CSc.
dc.contributor.otherKonzultant : 61120 Paleček Karel, Ing. Ph.D.
dc.contributor.otherKonzultant2 : 63762 Bočková Lenka, Bc. DiS.
dc.date2016
dc.date.accessioned2018-05-03
dc.date.available2018-05-03
dc.date.committed2016-05-16
dc.date.defense2016-06-14
dc.date.submitted2015-09-14
dc.date.updated24.6.2016 17:13
dc.degree.levelIng.
dc.description.abstractDiplomová práce se zabývá problematikou rozpoznání obličejů v obraze, a to zejména detekcí, klasifikací (pohlaví, věku a osob) a verifikací obličejů. Pro detekci byly otestovány dvě metody: detekce na základě Haar příznaků s využitím boostovací metody AdaBoost a detekce využívající Histogramů orientovaných gradientů (HOG). V úloze klasifikace byla nejdříve využita metoda pro redukci dimenze dat PCA (Principal Component Analysis) a následně byly otestovány metody klasifikace pomocí Euklidovské vzdálenosti, Mahalanobisovy vzdálenosti, GMM (Gaussian Mixture Models) a lineárního SVM (Support Vector Machine). Pro úlohu verifikace bylo otestováno řešení využívající deskriptorů LARK (Locally Adaptive Regression Kernel) v kombinaci s PCA a lineárním SVM. Další částí této diplomové práce bylo vytvoření moderního webového rozhraní, které implementuje nejúspěšnější z otestovaných metod detekce, klasifikace a verifikace a umožňuje tak uživateli rozpoznávat vlastní obrazy s obličeji osob.cs
dc.description.abstractThe diploma thesis deals with the issues of face recognition in image, especially detection, classification (gender, age and people) and verification of faces. For detection were tested two methods: detection based on Haar features using the boost algorithm AdaBoost and detection using Histograms of Oriented Gradients (HOG). In classification task was used method for reduction dimension of data - PCA (Principal Component Analysis) and subsequently tested these methods of classification: Euclidean distance, Mahalanobis distance, GMM (Gaussian Mixture Models) and linear SVM (Support Vector Machine). For verification task has been tested solution which uses LARK (Locally Adaptive Regression Kernel) descriptors in combination with PCA and linear SVM. Next part of the thesis was to create a modern Web interface that implements the most successful tested methods for detection, classification and verification. This system enables users to recognize their own images with faces of people.en
dc.description.mark
dc.format82 s. (108 418 znaků)
dc.format.extentIlustrace, Grafy, Tabulky 1 DVD
dc.identifier.urihttps://dspace.tul.cz/handle/15240/23741
dc.language.isocs
dc.relation.isbasedonbegin*arab* renewcommand*labelenumi**[arabic*enumi*]* item Davies, E., R.: Machine Vision - Theory, Algorithms, Practicalities. Morgan Kaufmann Press. UK, 2005, ISBN 0-12-206093-8 item Hlaváč V., Sedláček M.: Zpracování signálu a obrazu, Skripta FEL ČVUT, Praha 2000, ISBN 80-01-02114-9 item Šonka, M., Hlaváč, V., Boyle, R.: Image Processing, Analysis, and Machine Vision. PWS Publishing, USA, 1999, ISBN 0-534-95393-X end*arab*
dc.rightsVysokoškolská závěrečná práce je autorské dílo chráněné dle zákona č. 121/2000 Sb., autorský zákon, ve znění pozdějších předpisů. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem https://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou https://knihovna.tul.cz/document/26cs
dc.rightsA university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act. https://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics https://knihovna.tul.cz/document/26en
dc.rights.urihttps://knihovna.tul.cz/document/26
dc.rights.urihttps://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf
dc.subjectrozpoznávání obličejůcs
dc.subjectdetekcecs
dc.subjectklasifikacecs
dc.subjectverifikacecs
dc.subjectwebový systémcs
dc.subjectface recognitionen
dc.subjectdetectionen
dc.subjectclassificationen
dc.subjectverificationen
dc.subjectweb systemen
dc.subject.verbispattern recognitionen
dc.titleSystém pro detekování a identifikaci osob na základě digitálního obrazu obličejecs
dc.titleSystem for digital image face detection and identificationen
dc.title.alternativecs
dc.typediplomová prácecs
local.degree.disciplineIT-N
local.degree.programmeElektrotechnika a informatika
local.degree.programmeabbreviationN2612
local.department.abbreviationITE
local.facultyFakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studiícs
local.faculty.abbreviationFM
local.identifier.stag31188
local.identifier.verbis520980
local.note.administratorsautomat
local.verbis.aktualizace2019-10-05 06:17:00cs
local.verbis.studijniprogramITE Elektrotechnika a informatika/Informační technologiecs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 4 of 4
Thumbnail Image
Name:
DP_Bumba_Martin_vedouci.pdf
Size:
278.95 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek_vedouciho_VSKP
Download
Thumbnail Image
Name:
DP_Bumba_Martin_oponent.pdf
Size:
309.64 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek_oponenta_VSKP
Download
Thumbnail Image
Name:
diplomova_prace_2016_Bumba_Martin.pdf
Size:
3.2 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
VSKP
Download
Thumbnail Image
Name:
Bumba_Martin.pdf
Size:
152.01 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Prubeh_obhajoby_VSKP
Download
Collections
Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií