dc.contributor.advisor | Ščurek, Radomír | |
dc.contributor.author | Barbořík, Michal | |
dc.date.accessioned | 2022-09-01T07:19:43Z | |
dc.date.available | 2022-09-01T07:19:43Z | |
dc.date.issued | 2022 | |
dc.identifier.other | OSD002 | |
dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/10084/147159 | |
dc.description.abstract | Tato diplomová práce se zabývá konstrukcí kamerového systému na bázi jednodeskového počítače od nadace Raspberry Pi s inteligentním rozpoznáváním obličejů. Práce se zabývá teorií biometriky společně se strojovým učením. Dále autor ve své práci představuje použité prostředky, od hardwarových komponentů po využité softwarové prvky jako například detektory či klasifikátory. Další část práce je věnována experimentům, v nichž autor prověřil spolehlivost zvolených algoritmů. V závěru práce je pak finanční porovnání vytvořeného kamerového systému s komerčními produkty. Vytvořený kamerový systém je finančně méně náročný než komerční konkurenti, nicméně výsledky experimentů ukazují slabší obličejový detekční rámec algoritmu v nočním režimu. | cs |
dc.description.abstract | This masters thesis deals with the construction of a camera system based on a single-board computer from the Raspberry Pi Foundation with intelligent face recognition. The thesis deals with the theory of biometrics together with machine learning. Furthermore, the author presents the means used in his work, from hardware components to used software elements such as detectors or classifiers. The next part of the work is devoted to experiments where the author tested reliability of selected algorithms. At the end of the work is a financial comparison of camera system against a commercial product. The created camera system is less demanding than a commercial competitor, however, the results of experiments show a weaker face detection of the algorithm in night mode. | en |
dc.format.extent | 6013158 bytes | |
dc.format.mimetype | application/pdf | |
dc.language.iso | cs | |
dc.publisher | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava | cs |
dc.subject | Raspberry Pi | cs |
dc.subject | strojové učení | cs |
dc.subject | hluboké učení | cs |
dc.subject | rozpoznání obličejů | cs |
dc.subject | jednodeskový počítač | cs |
dc.subject | neuronová síť | cs |
dc.subject | VSS | cs |
dc.subject | bezpečnostní kamera | cs |
dc.subject | Raspberry Pi | en |
dc.subject | machine learning | en |
dc.subject | deep learning | en |
dc.subject | face recognition | en |
dc.subject | single-board computer | en |
dc.subject | neural network | en |
dc.subject | VSS | en |
dc.subject | security camera | en |
dc.title | Bezpečnostní řešení kamerové detekce za využití Raspberry Pi | cs |
dc.title.alternative | Security Camera Detection Solution Using Raspberry Pi | en |
dc.type | Diplomová práce | cs |
dc.contributor.referee | Šotek, Michal | |
dc.date.accepted | 2022-06-01 | |
dc.thesis.degree-name | Ing. | |
dc.thesis.degree-level | Magisterský studijní program | cs |
dc.thesis.degree-grantor | Vysoká škola báňská – Technická univerzita Ostrava. Fakulta bezpečnostního inženýrství | cs |
dc.description.department | 060 - Katedra bezpečnostních služeb | cs |
dc.contributor.consultant | Vohnický, Petr | |
dc.thesis.degree-program | Požární ochrana a průmyslová bezpečnost | cs |
dc.thesis.degree-branch | Technická bezpečnost osob a majetku | cs |
dc.description.result | výborně | cs |
dc.identifier.sender | S2720 | |
dc.identifier.thesis | BAR0501_FBI_N3908_3908T005_2022 | |
dc.rights.access | openAccess | |