Detail práce
AdaBoost v počítačovém vidění
V této diplomové práci jsou představeny nové obrazové příznaky "local rank differences" (LRD). Tyto příznaky jsou invariantní vůči změnám osvětlení a jsou vhodné k implementaci detektorů objektů v programovatelném hardwaru, jako je například FPGA. Chování klasifikátorů s LRD vytvořených pomocí algoritmu AdaBoost bylo otestováno na datové sadě pro detekci obličejů. LRD v těchto testech dosáhly výsledků srovnatelných s výsledky klasifikátorů s Haarovými příznaky, které jsou používány v nejlepších současných detektorech objektů pracujících v reálném čase. Tyto výsledky ve spojení s faktem, že LRD je možné v FPGA vyhodnocovat několikanásobně rychleji než Haarovy příznaky, naznačují, že by LRD příznaky mohly být řešením pro budoucí detekci objektů v hardwaru. V této práci také prezentujeme nástroj pro experimenty s algoritmy strojového učení typu boosting, který je speciálně uzpůsoben oblasti počítačového vidění, je velmi flexibilní, a přitom poskytuje vysokou efektivitu učení a možnost budoucí paralelizace výpočtů. Tento nástroj je dostupný jako open source software a my doufáme, že ostatním ulehčí vývoj nových algoritmů a příznaků.
Boosting, AdaBoost, Local Rank Differences, LRD, počítačové vidění, detekce obličeje, Haarovy příznaky, WaldBoost
Černocký Jan, prof. Dr. Ing. (UPGM FIT VUT), člen
Fučík Otto, doc. Dr. Ing. (UPSY FIT VUT), člen
Janoušek Vladimír, doc. Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Křena Bohuslav, Ing., Ph.D. (UITS FIT VUT), člen
Šlapal Josef, prof. RNDr., CSc. (UM OADM FSI VUT), člen
@mastersthesis{FITMT4987, author = "Michal Hradi\v{s}", type = "Diplomov\'{a} pr\'{a}ce", title = "AdaBoost v po\v{c}\'{i}ta\v{c}ov\'{e}m vid\v{e}n\'{i}", school = "Vysok\'{e} u\v{c}en\'{i} technick\'{e} v Brn\v{e}, Fakulta informa\v{c}n\'{i}ch technologi\'{i}", year = 2007, location = "Brno, CZ", language = "czech", url = "https://www.fit.vut.cz/study/thesis/4987/" }