dc.contributor.advisor | Gaura, Jan | |
dc.contributor.author | Švédová, Kateřina | |
dc.date.accessioned | 2017-08-23T09:27:15Z | |
dc.date.available | 2017-08-23T09:27:15Z | |
dc.date.issued | 2016 | |
dc.identifier.other | OSD002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/119032 | |
dc.description | Import 23/08/2017 | |
dc.description.abstract | Tato diplomová práce se zabývá implementací algoritmu Local Binary Features v Pythonu.
Obsahem práce je představení detekování význačných bodů v obličeji, následné otestování a porovnání s implementací v MatLabu. Práce je rozdělena do několika bloků. Ve druhé až šesté kapitole podrobněji rozebírám funkčnost algoritmů a možnosti jejich implementace. V sedmé kapitole se zabývám samotnou implementací a v osmé kapitole naleznete experimenty, tedy praktické odzkoušení a zhodnocení aplikace.
Cílem práce bylo srovnání implementace algoritmu Local Binary Features v MatLabu a Pythonu. Získané výsledky ukazují, že implementace v Pythonu, přiložená k této práci, není vhodná pro reálné využití vzhledem k časové náročnosti, ačkoli po stránce schopnosti detekovat význačné rysy v obličeji je stejně kvalitní jako implementace v MatLabu. | cs |
dc.description.abstract | This thesis deals with the implementation of the algorithm Local Binary Features at Python. Main topic of this thesis is face landmarks detection, testing and alignment with implementation in MatLab.
The work is divided into several blocks. From the second to the sixth chapter I am describing the algorithms and their possible implementations in detail. The seventh chapter deals with the implementation itself and the eighth chapter contains experiments, thus a practical test and evaluation of the application.
The main focus of this thesis was a comparison of two implementations of Local Binary Features algorithm - in MatLab and Python. Results show, that the implementation in Python, attached to this thesis, is not suitable for real-life application, because it is very time-demanding. However, considering its ability to detect face landmarks, it is the same quality MatLab implementation. | en |
dc.format.extent | 6975876 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | cs | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | Detekce význačných rysů, Lokální rysy obličeje, Analýza obrazu, Python | cs |
dc.subject | Face landmarks~detection, Local Binary Features, Image analysis, Python | en |
dc.title | Detekce význačných částí obličeje | cs |
dc.title.alternative | Face Landmarks Detection | en |
dc.type | Diplomová práce | cs |
dc.contributor.referee | Fusek, Radovan | |
dc.date.accepted | 2017-06-05 | |
dc.thesis.degree-name | Ing. | |
dc.thesis.degree-level | Magisterský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská - Technická univerzita Ostrava. Fakulta elektrotechniky a informatiky | cs |
dc.description.department | 460 - Katedra informatiky | |
dc.thesis.degree-program | Informační a komunikační technologie | cs |
dc.thesis.degree-branch | Informatika a výpočetní technika | cs |
dc.description.result | velmi dobře | cs |
dc.identifier.sender | S2724 | cs |
dc.identifier.thesis | SVE0031_FEI_N2647_2612T025_2016 | |
dc.rights.access | openAccess | |