Full metadata record
DC FieldValueLanguage
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.identifier63109
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/17883
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.format80 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.subjectLBPcs
dc.subjectLDPcs
dc.subjectpoemcs
dc.subjectsekvence histogramůcs
dc.subjectrozpoznávání obličejůcs
dc.subjectklasifikacecs
dc.subjectobrazové deskriptorycs
dc.subjectferetcs
dc.subjectsrovnánícs
dc.titleSrovnání deskriptorů pro reprezentaci obrazucs
dc.title.alternativeComparison of descriptors for image representationen
dc.typediplomová prácecs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.description.resultObhájenocs
dc.rights.accessopenAccess
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.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
Appears in Collections:Diplomové práce / Theses (KIV)

Files in This Item:
File Description SizeFormat 
A13N0110P.pdfPlný text práce3,88 MBAdobe PDFView/Open
vedouci-A13N0110Phodnoceni-ved.PDFPosudek vedoucího práce495,7 kBAdobe PDFView/Open
oponent-A13N0110Pposudek-op.PDFPosudek oponenta práce294,23 kBAdobe PDFView/Open
obhajoba-A13N0110Pobhajoba.PDFPrůběh obhajoby práce202,76 kBAdobe PDFView/Open


Please use this identifier to cite or link to this item: http://hdl.handle.net/11025/17883

Items in DSpace are protected by copyright, with all rights reserved, unless otherwise indicated.