Search

The main purpose of this work is to propose a robust approach for dangerous sound events detection (e.g. gunshots) to improve recent surveillance systems. Despite the fact that the detection and classification of different sound events has a long history in signal processing, the analysis of environmental sounds is still challenging. The most recent works aim to prefer the time-frequency 2-D representation of sound as input to feed convolutional neural networks. This paper includes an analysis of known architectures as well as a newly proposed Independent Channel Residual Convolutional Network architecture based on standard residual blocks. Our approach consists of processing three different types of features in the individual channels. The UrbanSound8k and the Free Firearm Sound Library audio datasets are used for training and testing data generation, achieving a 98 % F1 score. The model was also evaluated in the wild using manually annotated movie audio track, achieving a 44 % F1 score, which is not too high but still better than other state-of-the-art techniques.

V současné době svět zažívá stále větší rozmach v oblasti využívání umělé inteligence, zejména hlubokého učení. Hluboké učení a jeho aplikace jsou stále více populární a využívané v mnoha oblastech, jako je například průmysl, lékařství nebo bezpečnostní systémy. Tento článek se zabývá problematikou detekce objektů z perspektivy bezpilotních letounů (Unmanned Aerial Vehicle, UAV). Celý systém je postaven na použití jedné kamery, která je umístěna na UAV tak, aby vhodným způsobem zachycovala snímanou scénu. Celé zpracování obrazu, detekce objektů pomocí modelu YOLOv4 (You Only Look Once 4. version) a následné další operace jsou prováděny na zařízení Jetson Nano. Model neuronové sítě YOLOv4 byl natrénován na vlastním připraveném datasetu. Tato trénovací množina byla vytvořena speciálně pro aplikace bezpilotních letounů. Výsledkem této práce je připravená anotovaná datová množina a naučený model neuronové sítě YOLOv4, který je primárně zaměřen na detekci objektů z perspektivy UAV. Výstupem práce je také implementovaný algoritmus, který dokáže s využitím natrénovaného modelu YOLOv4 sledovat trajektorii detekovaných objektů. Všechny použité materiály, datová sada a skripty použité v této práci jsou dostupné na https://github.com/KicoSVK/object-detection-tracking-in-uav-using-yolov4., Currently, the world is experiencing an ever-increasing boom in the use of artificial intelligence, especially deep learning. Deep learning and its applications are increasingly popular and used in many areas, such as industry, medicine or security systems. This article deals with the issue of object detection from the perspective of unmanned aerial vehicles (UAV). The whole system is based on the use of a single camera, which is placed on the UAV in such a way that it captures the scene in a suitable way. All image processing, object detection using the YOLOv4 (You Only Look Once 4th version) model and subsequent other operations are performed on the Jetson Nano device. The YOLOv4 neural network model was trained on our own prepared dataset. This training set was created specifically for drone applications. The result of this work is a prepared annotated data set and a learned YOLOv4 neural network model, which is primarily focused on object detection from a UAV perspective. The output of the work is also an implemented algorithm that can track the trajectory of detected objects using the trained YOLOv4 model. All materials used, dataset and scripts used in this work are available at https://github.com/KicoSVK/object-detection-tracking-in-uav-using-yolov4.

The distributed long-range sensing system, using the standard telecommunication single-mode optical fiber for the distributed sensing of mechanical vibrations, is described. Various events generating vibrations, such as a walking or running person, moving car, train, and many other vibration sources, can be detected, localized, and classified. The sensor is based on phase-sensitive optical time-domain reflectometry (-OTDR). Related sensing system components were designed and constructed, and the system was tested both in the laboratory and in the real deployment, with an 88 km telecom optical link, and the results are presented in this paper. A two-fiber sensor unit, with a double-sensing range was also designed, and its scheme is described. The unit was constructed and the initial measurement results are presented., Je představen distribuovaný senzorický systém dlouhého dosahu využívající standardní jednovidové optické vlákno pro distirbuované snímání mechanických vibrací. Různé události generující vibrace, jako chodící či běžící osoba, pohybující se automobil, vlak a mnoho dalších zdrojů vibrací mohou být detekovány, lokalizovány a klasifikovány. Senzor je založen na principu fázově citlivé optické reflectometrii v časové oblasti (-OTDR). Příslušné části systému byly navrženy a zkonstruovány, a systém byl testován jak v laboratoních podmínkách, tak i v reálném nasazení, na optické telekomunikační trase dlouhé 88 km, a výsledky jsou uvedeny v tomto článku. Dvouvláknová jednotka s dvojnásobných dosahem byla také navržena a schéma zapojení je popsáno. Jednotka byla zkonstruována a prvotní výsledky měření jsou prezentovány.

Tento článek se zabývá návrhem efektivního algoritmu detek-ce významných bodů vybraných částí obličeje. Vlastní algoritmus vychází z metody aktivních modelů tvaru ASM, kdy je jeden komplexní model tvaru rozdělen na několik dílčích modelů tvaru odpovídajících jednotlivým částím obličeje. To vede vyšší výpočetní rychlosti a díky tomu mohou být použity přesnější deskriptory pro detekci významných bodů. Navržený algoritmus je v závěru porovnán se standardní technikou ASM., This paper deals with proposal of effective algorithm for facial keypoints detection. The algorithm utilizes Active Shape Models ASM technique, where single complex model is splitted onto several partial models corresponding to particular facial features. This leads to higher computational speed and more complex keypoints descriptors can be used for accuracy enhancement. The proposed is compared with standard ASM technique in the conclusion.

This paper deals with detection and precise face tracking technique running in real-time. Described method has low computational requirements and high robustness which allows in-each-frame face tracking. In this way, even rapid head movements can be caught., Tento článek se zabývá detekcí a přesným sledováním pohybu tváří v reálném čase. Je zde popsána metoda, která díky svému nízkému výpočetnímu výkonu a vysoké robustnosti dovoluje sledovat změnu pohybu tváře v každém snímku vstupního obrazu a zaznamenat tak i prudké pohyby.

This paper deals with utilization of Viola-Jones object detector for face and eyes localization in static images using skin color model, eyes color map a cluster analysis. In the first part of the paper is described the principle of Viola-Jones object detector consist of integral image, Haar's wavelet a classification algorithm AdaBoost. The second part deals with the detector implementing, with its training for face and eyes detection and with effective usage of input image color information. Whole algorithm was benchmarked on images from Georgia Tech face database., Tento článek se zabývá možností využití detektoru objektů Viola-Jones pro lokalizaci obličejů a očí v barevných statických obrazech s využitím modelu barvy kůže, barevné oční mapy a shlukové analýzy. V první části je popsán princip detektoru Viola-Jones využívajícího integrálního obrazu, Haarovy vlnky a klasifikačního algoritmu AdaBoost. Druhá část je pak věnována vlastní implementaci detektoru, jeho natrénovaní pro detekci obličejů a očí a možnosti efektivního využití barevné informace obrazu. Výsledný algoritmus byl testován na snímcích z obličejové databáze Georgia Tech face database.

V této práci je prezentován přehled metod detekce obličeje v obraze a jsou vysvětleny základní principy klasifikace obrazu a jeho částí. Klíčovou částí práce je představení detektoru Viola-Jones a popis jeho implementace v jazyce Matlab. Detektor Viola-Jones je v praxi nejpoužívanější metoda pro detekci obličeje v obraze, což bylo důvodem pro detailní rozbor metody a následnou realizaci. Detektor je popsán teoreticky, rozebrány jsou základní kroky algoritmu a je zdokumentován trénovací algoritmus. Na základě teoretického rozboru byl detektor implementován v jazyce Matlab. Vlastnosti detektoru byly objektivně vyhodnoceny a porovnány s dalšími dvěma implementacemi detektoru Viola-Jones., This paper presents an overview of face detection methods. Keywords and basic principles of classification of images and it’s parts are explained. Significant part of this paper is occupied with presentation of Viola-Jones detector and it’s implementation in Matlab. Detector Viola-Jones ranks among the most used methods for face detection in practice, which was the reason for detailed analysis and subsequent implementation. Detector is theoretically described, basic steps of algorithm and training algorithm are discussed. Based on theoretical analysis, detector is implemented in Matlab. Properties of implemented detector are objectively evaluated and compared with of two different implementations.

Tato semestrální práce je zaměřena na skupinu čtyř aktuálních video kodeků, konkrétně H.264, HEVC, VP8, VP9. Úkolem je rozhodnout na základě hodnocení dobrovolníky, který z kodeků se nejvíce hodí pro využití ke kompresi videa. V první části práce je uvedena teoretická stránka problematiky. To zahrnuje pojednání o zmíněných testovaných kodecích, popis operačního systému Android, představení vývojového nástroje Android Studio a v neposlední řadě také seznámení s používanými testovacími metodami k hodnocení video sekvencí, aby byla zaručena objektivnost výsledků práce. Druhá část práce pojednává o realizaci testování, průběhu a následném zhodnocení získaných dat., This semestral thesis is focused on a group of four actually used video codecs, namely H.264, HEVC, VP8, VP9. The main objective is to decide on the basis of an evaluation by volunteers which one is the best suitable for video compression. The first part of thesis contains theoretical aspect od the issue. This includes a discussion about the the tested codecs, Android operating system description, performance of the Android Studio software and last but not least, introduction to the assessment methods, used to evaluate video quality, to guarantee the objectivity of the results. The secont part of thesis deals with the implementation of the testing procedure and following evaluation of the data obtained by the assessment.

Tato práce se zabývá metodami pro rozpoznávání nebezpečných událostí, v tomto případě výstřelů, v reálném prostředí. Nejdříve byla vytvořena testovací a trénovací databáze zvuků ze zadané databáze MIVIA. V této databázi byly soubory obsaženy v šesti verzích odstupu užitečného signálu od šumu, takže následné testování vybraných metod probíhalo pro různě zašuměné soubory a bylo zjištěno, že některé metody jsou například přesnější u čistších nahrávek než jiné, ale už méně přesné u více zašuměných. Pro extrakci typických příznaků ze vstupního zvuku byla vždy použita metoda melovských kepstrálních koeficientů. V práci jsou na vytvořených databázích postupně testovány metody podpůrných vektorů a klasifikace spojením většího počtu slabých klasifikátorů. Tyto metody jsou poté dále optimalizovány, například využitím statistických veličin a po optimalizaci dosahují lepších výsledků, podle předpokladů. V rámci práce byly vytvořeny dva skripty, kde jeden vytváří trénovací databázi a na těchto datech natrénuje klasifikátor a druhý vytváří testovací databázi a vybraný klasifikátor na takto získaných testovacích datech otestuje a vypíše výsledky. Výsledky jsou v práci zpracovány pomocí tabulky záměn a je pro ně vypočteno několik poměrových veličin, jako je přesnost, citlivost, specifičnost a další. Tyto výsledky jsou vždy uvedeny v příslušné kapitole v tabulkách i sloupcových grafech a řádně okomentovány., This work deals with methods for the detection of dangerous events, in this case gunshots, in a real environment. First of all, a testing and training database of sounds from the MIVIA database was created. In this database, the files were contained in six versions of signal-to-noise ratio, so the subsequent testing of the selected methods took place for the various shuffled files, and it was found that some methods are more accurate for cleaner recordings than others, but less accurate for more noisy ones. For the typical feature extraction from the input sound, the mel-frequency cepstral coefficients method was always used. In the thesis, the methods of support vector machines and ensemble of a number of weak classifiers are gradually tested on the created databases. These methods are then further optimized, for example by using statistical variables, and after optimization they achieve better results, as expected. In the work, two scripts were created, where one created a training database and on this data trained the classifier and the other created the test database, tested the selected classifier and obtained the results. The results are processed by confusion matrix and several proportional variables such as accuracy, sensitivity, specificity and others are calculated. These results are always listed in the relevant chapter of the thesis in the tables and column charts and are properly commented on.

Táto bakalárska práca sa zaoberá rozpoznávaním ľudských tvárí, pomocou techník hlbokého učenia. Rozpoznávanie tvárí sa používa pre dve hlavné úlohy a to overenie a identifikácia. V práci sú opísané techniky hlbokého učenia najmä konvolučné neurónové siete, ktoré sú najvýznamnejšou metódou pre spracovanie obrazov - detekcia, klasifikácia a segmentácia obrazu. Proces rozpoznávania tváre prebieha v štyroch hlavných krokoch ktoré sú: detekcia tváre, výber tváre, extrakcia tváre a klasifikácia tváre. Boli vytipované tri existujúce riešenia rozpoznávania tvári (OpenFace, FaceNet a Face_Recognition), ktoré sú popísané v práci, najmä princíp na ktorom rozpoznávajú ľudské tváre. Pomocou testovania s dátovou sadou Labeled Faces in the Wild (LFW), bola stanovená presnosť a časová náročnosť jednotlivých aplikácii. Testovanie FaceNet a Face_Recognition prebehlo aj na reálnych dátach s detekciou tvárí vo videu a pri sťažených podmienkach. Test sa zaoberá porovnaním dvojice obrázkov a určením či sa jedná o tú istú osobu. Výsledky testovania sú zobrazené v prehľadnom grafe a tabuľke., This bachelor thesis explores the area of face recognition using deep learning technique. Face recognition is used for two main reasons: verification and identification. In this thesis we describe the techniques of deep learning, mostly the convolutional neural networks, which are the most significant method for processing images - detection, classification and segmentation of the image. The process of face recognition is divided into four main steps: face detection, face selection, face extraction and face classification. We chosen three of the existing programs for face recognition (OpenFace, FaceNet and Face_Recognition), which are described in this thesis, in particular the principle of the human face recognition. Thanks to the tests with the data set of Labeled Faces in the Wild (LFW) we could specify the accuracy and the time requirement of each application. Testing of FaceNet and Face_Recognition ran on real data with face detection in video with complicated conditions. The test compares two images and tries to determine if is the same person. The test results are show in graph and table.

Tato bakalařska prace se zaobira různými metodami pro ochranu soukromi osob pomoci de-identifikace na zakladě primarnich biometrickych znaků. Prvni kapitola popisuje de-identifikace obličeje zakladnimi, primitivnimi a pokročilymi metodami a dale obsahuje popis Aktivnich modelů tvaru a vzhledu. Druha kapitola je tvořena obecnym přehledem zpracovani řečovych signalua take metodami de-identifikace hlasu pomoci změny hladin energii v jednotlivych kmitočtovych pasmech a pomoci změnou vyšky hlasu. Dalši čast tvoři popis realizovaneho programu de-identifikace obličeje a navrh algoritmů pro reverzni de-identifikaci obličeje využitim parametru vzhledu Aktivnich modelů vzhledu. Pak nasleduje navrh algoritmů pro de-identifikaci hlasu. V posledni časti jsou uvedeny vysledky pokusů s de-identifikovanymi obrazy. Programy byly realizovany v programovacim prostředi Matlab., This bachelor’s thesis deals with various methods protecting privacy by de-identification based on the primary biometric traits. The first chapter describes face de-identification with ad-hoc, naive and advanced methods. It also describes the Active Appearance Models and the Active Shape Models. The second chapter consists of a general overview of voice signal processing and of voice de-identification methods by changing the levels of energy in each frequency band and by pitch shift. The following chapters are describing the realized face de-identification program and an algorithm design for reversible face de-identification using the appearance parameters of the Active Appearance Model. This is followed by algorithm designs for voice de-identification. The results of the experiments done with the de-identified pictures are introduced in the last chapter. The realized program were written in Matlab.

Tato práce se zabývá algoritmy pro detekci lidské postavy v obraze. Jsou zde popsány, prakticky vyzkoušeny a vyhodnoceny algoritmy Histogram of Oriented Gradients a Haar Cascade Classifier. Pro aplikaci je využita knihovna OpenCV, kde jsou některé metody a funkce již implementovány. Byl využit programovací jazyk C++. Cílem práce je nalezení přibližné polohy jednotlivých částí těla v oblasti detekované lidské postavy. Detekce byla použita na videu a byly zde vybrány různé metody pro zpracování a úpravu obrazu. Použity byly techniky jako prahování, oddělení pozadí, hledání největší kontury nebo optický tok. Výsledkem práce je nalézt body v oblastech, kde se nalézá daná část lidského těla., This thesis deals with algorithms for human figure detection in video. It describes, practically tests and evaluates algorithms called Histogram of Oriented Gradients and Haar Cascade Classifier. Testing program was written in C++ language with use of OpenCV library. The aim is to find the approximate location of individual body parts in the area of the detected human figure. The detection was tested on a video sequence and various image processing methods were selected. Techniques such as thresholding, background subtraction, finding the largest of contours or optical flow were employed. The result of thesis is to find points which represent concrete body part.

Táto bakalárska práca sa zaoberá problematikou sledovania viacerých objektov vo videu, so zameraním na neučiace algoritmy. Prvá kapitola predstavuje teoretickú časť práce, v ktorej sú popísané jednotlivé sledovacie metódy. Tieto algoritmy sú rozdelené podľa vlastností, ktoré používajú pre správne sledovanie. V tejto sekcií je popísaný princíp sledovacích metód mean-shift, škálovo invariantnej tranformácie objektu, Kalmanovho filtru, časticového filtru a Gáborovej vlnkovej transformácie. V kapitole je taktiež riešený problém priradenia, ktorý sa zaoberá hlavne Maďarskou metódou. Ďaľšia časť kapitoly opisuje možnosti zlúčenia viacerých sledovacích metód, ktoré sú rozdelené podľa typu konštrukcie na paralelné, kaskádovité, vážené a diskriminatívne ohodnotenie s príkladmi. Rovnako je v tejto časti popísaná adaptívnosť sledovacieho systému. V práci sú ďaľej popísané problémy nastávajúce pri sledovaní a riešenia týchto problémov. Daná sekcia pozostáva z riešenia šumu obrazu, zmeny osvetlenia, zjavu a zániku objektu pričom sa práca sústreďuje predovšetkým na riešenie problému oklúzie dvoch objektov. V rámci praktickej časti je vytvorený algoritmus zložený z rozličných typov sledovania, ktorého výsledky sú následne porovnané s vybranými sledovacími systémami z benchmarku pre sledovanie viacerých objektov vo videu. Praktická časť zahŕňa použité nástroje a vysvetlenie návrhu sledovacieho systému, v ktorom sú popísané hlavné triedy a metódy použité pre tvorbu. Okrem toho je v tejto sekcí popísané paralelné zlučovanie a použitá adaptívnosť sledovania. Vo výsledkoch práce sa nachádza porovnanie použitia sledovacích techník oddelene a spolu. Pre porovnanie výsledkov boli použité videosekvencie so sledovaním chodcov a sledovanie tvárí. Vychádzali sme z predpokladu, že zlúčenie viacerých sledovacích systémov napomôže k zlepšeniu sledovania čo bolo potvrdené vo výsledkoch práce., This bachelor thesis deals with the issue of tracking multiple objects in a video, specifically focusing on non-learning algorithms. The first chapter represents the theoretical part of the thesis, in which some of the often used tracking methods are described, such as mean-shift, scale-invariant object transformation, Kalman filter, particle filter and Gabor wavelet transformation. These algorithms are broken down by properties they use for proper tracking. The chapter also contains section assignment problem, which is mainly concerned with Hungarian algorithm. The next part describes options of merging multiple tracking methods that are broken down by construction type into parallel, cascade, weighted and discriminatory with example for each one. Moreover there is described adaptability of the tracking system. Bellow are described problems which may occur during tracking and possible solutions to them. This section consists of a solution of image noise, changes in illumination, appearance and extinction of an object, focusing mainly on solving the problem of object occlusion. Within the practical part is created algorithm composed of different types of tracking, the results of which are then compared with selected tracking systems from the multiple object tracking benchmark. The practical part includes the tools used and the explanation of the design, in which the main classes and methods used for the tracking are explained. Besides that, this section describes parallel merging and tracking adaptability . The results of the thesis contain a comparison of the use of tracking techniques separately and together. To compare the results, videos for pedestrian tracking and face tracking were used. This thesis was based on the assumption that merging multiple monitoring systems will help with the improvement of the tracking, which was confirmed by the results.

Obsahem bakalářské práce je návrh spojení signálového procesoru Freescale řady DSP56300 se sběrnicí TDM zvukového rozhraní DICE II iKit společnosti DFM Audio. Rozhraní využívá sériovou sběrnici IEEE1394 FireWire, prostřednictvím které je z hostitelského počítače přenášen zvukový signál. Tento signál přijímá rozhraní DICE II, jenž převádí zvuková data na sběrnici TDM. K této sběrnici je připojen samotný signálový procesor, který zpracovává zasílaná zvuková data v reálném čase. Teoretická část bakalářské práce se věnuje problematice signálových procesorů. Podrobněji je zde popsána řada signálových procesorů DSP56300 společnosti Freescale. Následuje základní specifikace sběrnice IEE1394 FireWire. Teoretická část je zakončena popisem sběrnice TDM, rozhraní I2S a popisem systému AudifiedDSP Solution. V praktické části bylo vyřešeno spojení signálového procesoru a rozhraní DICE II, včetně odladění a zprovoznění obslužného programu pro obousměrnou komunikaci. Jednou z možností využití výsledků této práce je schopnost komunikovat s uvedenými signálovými procesory z prostředí aplikačních programů běžících na hostitelském počítači, jako například programů pro zpracování zvukových signálů., The scope of bachelor’s thesis is a design of the connection between the Freescale digital signal processor DSP56300 family and the DFM Audio DICE II iKit interface by way of the TDM bus. The DICE II iKit interface uses serial IEEE1394 FireWire bus that transmits an audio stream from a host computer. This signal receives the DICE II iKit interface that converts audio data from IEEE1394 FireWire to the TDM bus. The signal processor that process the sended audio data in a real time is connected to this TDM bus. The theoretical part of this work describes the theory of the digital signal processor, in detail DSP56300 Freescale family. After that there is a basic specification of the IEEE1394 FireWire bus. The theoretical part of this bachelor‘s thesis is ended by a description the TDM bus, the I2S interface and the AudifiedDSP Solution system. A connection of the signal processor and the DICE II interface was solved in the practical part, included the debbuging and the operating of the hadle subroutine for the duplex communication. The results of this thesis is might utilise for the duplex communication between the signal processor and aplication software working on the host computer.

Tato semestrální práce je zaměřena na skupinu čtyř aktuálních video kodeků, konkrétně H.264, HEVC, VP8, VP9. Úkolem je rozhodnout na základě hodnocení dobrovolníky, který z kodeků se nejvíce hodí pro využití ke kompresi videa. V první části práce je uvedena teoretická stránka problematiky. To zahrnuje pojednání o zmíněných testovaných kodecích, popis operačního systému Android, představení vývojového nástroje Android Studio a v neposlední řadě také seznámení s používanými testovacími metodami k hodnocení video sekvencí, aby byla zaručena objektivnost výsledků práce. Druhá část práce pojednává o realizaci testování, průběhu a následném zhodnocení získaných dat., This semestral thesis is focused on a group of four actually used video codecs, namely H.264, HEVC, VP8, VP9. The main objective is to decide on the basis of an evaluation by volunteers which one is the best suitable for video compression. The first part of thesis contains theoretical aspect od the issue. This includes a discussion about the the tested codecs, Android operating system description, performance of the Android Studio software and last but not least, introduction to the assessment methods, used to evaluate video quality, to guarantee the objectivity of the results. The secont part of thesis deals with the implementation of the testing procedure and following evaluation of the data obtained by the assessment.

Tato práce se zabývá různými převody obrazových dat -- dvourozměrný diskrétní signál na zvuk -- jednorozměrný diskrétní signál. Pro převod se používá znalostí hudební teorie, vlastností lidského vnímání zvuku, základních technik zpracování 1D a 2D signálu jako jsou Fourierovy transformace a filtrace spekter pomocí filtrů typu dolní a horní propust., This thesis deals with different kinds of converting image data (two-dimensional discrete signal) to sound data (one-dimensional discrete signal). Implemented algorithms are using knowledge of music theory, properties of human hearing and basic techniques of 1D and 2D signal processing as Fourier transform and modulating frequency spectrum via high-pass and low-pass filter.

Práce pojednává o možnostech detekce ohně a kouře ve videozáznamu z reálného prostředí. Cílem práce je vybrat vhodný model, tento model natrénovat a jeho detekční schopnosti následně vylepšit přídavnou implementací. První část práce shrnuje potřebné teoretické znalosti, které jsou v kontextu práce využívány. Druhá, praktická část, pak představuje naučený model a jeho následné pokusy o vylepšení, jednak pomocí optického toku a dále pak pomocí přídavných klasifikačních sítí. Práce je zakončena finální implementací detektoru ohně a kouře a je představen návrh na jeho potenciální zlepšení. Součástí práce jsou mimo jiné i použité a vytvořené datasety., Thesis deals with possibilities regarding detection of fire and smoke in real enviroment video. The main task is to choose suitable model, train this model, and improve detection capabilities of the model afterwards. First part of thesis is summary of theoritical knowledge needed to have understanding of discussed technical necessities. The second, practical part presents the learned model and its subsequent attempts at improvement, firstly using optical flow and then using additional classification networks. The work is concluded with a final implementation for the detector of fire and smoke, and a proposal for its potential improvement is presented. The work also includes the datasets used and created, among other things.

Tématem práce je praktická realizace jednoho ze způsobů paralelního zpracování genetického programování, tzv. ostrovního modelu. První část je teoretická. Popisuje pojmy genetického programování, Age-layered population structure a ostrovní model. Ve druhé části je popsána realizace ostrovního modelu v jazyce Java., Theme of this thesis is practical realization of so-called Island model which is one of way of parallel genetic programming. First part is theoretical. This part is describing terms of genetic programming, age-layered population structure and island model. In second part of thesis is described realization of island model in Java language.

Práce se zabývá obrazovou a video interpretací zvukových dat. Zaobírá se časově proměnnými parametry zvukového a hudebního signálu a jejich analýzou. Zkoumá různé přístupy k obrazové a video interpretaci zvukových dat a její vývoj. V práci dochází k realizaci obrazové a video interpretace pomocí různých softwarových nástrojů a odlišných metod. V závěru práce je nastíněn možný vývoj audiovizuální produkce pomocí nejnovějších nástrojů., This work deals with image and video interpretation of sound data. It focuses on time variant parameters of sound and musical signal and its analysis. Different approaches of image and video interpretation of musical data and its evolution is investigated. The work consists of realisation of image and video interpretation using different software tools and methods. Possible development of audio-visual production using latest tools is predicted.

Cílem práce je ukázat možnosti využití grafických karet při zobrazování obrazového signálu. Práce je zaměřena obzvlášť na technologie CUDA a OpenCL. V řešení se nejdříve zaměříme na samostatnou grafickou kartu a ukážeme si postupný vývoj jejich komponentů a následný projevený efekt ve výkonu grafické karty. Poté si ukážeme samotné technologie CUDA a OpenCL, a také ukázky z kódů s vysvětlením , co který kód způsobí. Výstupem práce je několik programů, definovaných pro obě technologie a pro oba vykonavatele (CPU vs GPU). Přínosem této práce je vidět rozdíly mezi vykonavateli a tím i poukázaní na správnou volbu při návrhu vlastních algoritmů., Purpose of this work is show possibility of using grapichs cart for imaging a video signal. This work is particularly focused on technology CUDA and OpenCL. The solution is first focused on graphics cart and show how has been changed components and how has been changed performaces of graphics cart. Then show CUDA and OpenCL technology itself, and show samples of codes with explain, what which code do. Output of this work is some programs, witch defined for both technology and for both procesors unit. Contribution of this work is show differents between procesors unit, witch can be used to right choose for design your own algorithm.

Bakalářská práce je o ochraně digitálních obrazových dat, především o moderních metodách vodoznačení. Práce se skládá ze tří hlavních částí. První část je část teoretická, popisuje terminologii vodoznačení, techniky vkládání a detekci vodoznaku, použití vodoznaku a požadavky na vodoznak, jako je například robustnost a nepostřehnutelnost. Druhá a třetí část srovnává dvě metody vodoznačení. Obě metody jsou založeny na transformaci obrazu do frekvenční oblasti. První metoda využívá DCT a druhá DWT. Metoda užívající DCT vkládá vodoznak vyměňováním DCT koeficientů. Druhá metoda vodoznak vkládá modifikací některých koeficientů DWT dekompozice podle rovnice vi´ = vi (1+sxi ), kde vi´ je koeficient obrázku chráňeného vodoznakem, vi je koeficient původního obrázku, xi je pixel vodoznaku a s je konstanta, která ovlivňuje robustnost vodoznaku., Bachelor´s thesis is about protection of digital images, especially about modern watermarking techniques. It consists of three main parts. The first one is the theoretical part, that describes watermarking terminology, techniques of embeding and detection of watermark, watermarking applications and watermarking requirements such as robustness and impercebility. The second and third part compares two methods of watermarking. Both methods are based on the transformation of image to the frequency domain. The first method uses discrete cosine transformation and the second one discrete wavelet transformation. Method using DCT embeds watermark by swaping DCT coefficients. The second method embeds watermark by modifying some coefficients of DWT decomposition according to the equation vi´= vi (1+sxi ), where vi´ is a coefficient of watermarked image, vi is a coefficient of original image, xi is pixel of watermark and s is scale factor, constant, that affects robustness of watermark.

Má diplomová práce se zabývá detekcí obličeje v obraze. Snažím se nastínit problematiku počítačového vidění, umělé inteligence a strojového učení. Popsal jsem zde podrobně detekci navrženou Violou a Jonesem, která pro sestavení klasifikátoru využívá algoritmus AdaBoost. Tato metoda byla záměrně vybrána z důvodu rychlosti detekce. Tento detektor byl realizován v programovacím jazyce C/C++ s využitím knihovny OpenCV. K celkovému natrénování byla využita databáze obličejových obrazů „MIT CVCL Face Database“. Cílem byla možnost nasazení detektoru tváří ve videosekvencích., My diploma thesis deals about face detection in picture. I try to outline problems of computer vision, artificial intelligence and machine learning. I described in details the proposed detection by Viola and Jones, which uses AdaBoost learning algorithm. This method was deliberately chosen for speed and detection accuracy. This detector was made in programming language C / C + + using the OpenCV library. To a final learning was used database of faces images „MIT CVCL Face Database“. The main goal was to propose the face detector utilizable also in video-sequences.

Tato práce se věnuje poměrně novému počítačovému oboru – počítačovému vidění. Zaměřuje se na rozpoznávání objektů, určení polohy a reakci na určitý pohyb. Cílem práce je sestavit program, který bude schopný pomocí pohybu ruky ovládat počítač, reagovat na definované gesto provedené prsty nebo dlaní a vytvořit na něj určitou akci. Tohoto cíle má být dosaženo bez použití speciálních čidel nebo více kamer, pouze s jednou obyčejnou webkamerou. Ke zpracování obrazu byly využity funkce z knihovny OpenCV a byl sestaven program. Vyhodnocení funkcí je založeno na ověření funkčnosti v praxi, vyhodnocení rychlosti, přesnosti a kvalitě rozpoznání objektu. Poté bylo vytvořeno schéma, jak by mohl program pro gesturální ovládání počítače vypadat a následně byla provedena jeho realizace v podobě jednoduchého programu. Tento program je schopen rozeznat v obrazu objekt, v našem případě ruku, a pomocí vyhodnocení jejího pohybu ovládat kurzor myši na počítači s možností provedení simulace stisku levého tlačítka myši. Dále umožňuje skrolovat v dokumentech horizontálním i vertikálním směrem. Program je velice robustní a práce s ním je velice jednoduchá., This work focuses on the relatively new computer branch – a computer vision. Work is concentrated on object recognition, localization and reaction to specific movements. The aim is to build a program that will be able to use hand movements to control computer, to the gesture as defined by the fingers and palms respond and make it the event. The objective should be achieved without the use of special sensors or more cameras, but only with one common webcam. For the image processing function from OpenCV library were used and program was built. Evaluation of function is based on functional verification in practice, evaluation of speed, accuracy and quality of object recognition. Following the scheme, how could program for gestural controlling the computer should look, was created, and then his realization in a simple program was made. This program is able to recognize the object in an image, in this case a hand, and through an evaluation of its movements control cursor on a computer with a possibility of simulation pressing the left mouse button. Program continuously allows the documents to scroll horizontal and vertical direction. The program is very robust and work with him is very simple.

Táto diplomová práca sa zaoberá detekciou ohňa a dymu z obrazového signálu. Riešenie práce využíva kombináciu konvolučnej a rekurentnej neurónovej siete. Vo výsledných modeloch strojového učenia sú využité inception moduly a bloky dlhej krátkodobej pamäte. Teoretická časť opisuje vybrané modely strojového učenia používané pri riešení úlohy detekcie požiarov v statických a dynamických obrazových dátach. Súčasťou riešenia práce je tiež obrazová databáza obsahujúca videozáznamy a statické snímky využité na trénovanie navrhnutých neurónových sietí. V závere práce sú zhodnotené jej výsledky., This diploma thesis deals with the detection of fire and smoke from the image signal. The approach of this work uses a combination of convolutional and recurrent neural network. Machine learning models created in this work contain inception modules and blocks of long short-term memory. The research part describes selected models of machine learning used in solving the problem of fire detection in static and dynamic image data. As part of the solution, a data set containing videos and still images used to train the designed neural networks was created. The results of this approach are evaluated in conclusion.

Tato práce se zabývá algoritmy pro detekci lidské postavy v obraze. Jsou zde popsány, prakticky vyzkoušeny a vyhodnoceny algoritmy Histogram of Oriented Gradients a Haar Cascade Classifier. Pro aplikaci je využita knihovna OpenCV, kde jsou některé metody a funkce již implementovány. Byl využit programovací jazyk C++. Cílem práce je nalezení přibližné polohy jednotlivých částí těla v oblasti detekované lidské postavy. Detekce byla použita na videu a byly zde vybrány různé metody pro zpracování a úpravu obrazu. Použity byly techniky jako prahování, oddělení pozadí, hledání největší kontury nebo optický tok. Výsledkem práce je nalézt body v oblastech, kde se nalézá daná část lidského těla., This thesis deals with algorithms for human figure detection in video. It describes, practically tests and evaluates algorithms called Histogram of Oriented Gradients and Haar Cascade Classifier. Testing program was written in C++ language with use of OpenCV library. The aim is to find the approximate location of individual body parts in the area of the detected human figure. The detection was tested on a video sequence and various image processing methods were selected. Techniques such as thresholding, background subtraction, finding the largest of contours or optical flow were employed. The result of thesis is to find points which represent concrete body part.

Tato bakalářská práce se zabývá návrhem a realizací kompaktního modulu s jednočipovým mikrokontrolérem a grafickým LCD displejem, který plní funkci alternativního zobrazovacího zařízení pro počítačové embbeded systémy, kde není nutné nebo vhodné použít grafickou kartu a VGA či jiný displej s vysokým rozlišením. Realizovaný modul přijímá data textového výstupu libovolné aplikace z osobního počítače pomocí univerzálního sériového rozhraní nebo sériového portu RS232. Přijatá data následně zobrazí na grafickém LCD displeji a uchová do dočasné paměti mikrokontroléru. Modul může být napájen z rozhraní USB nebo ze zdroje počítače., This Bachelor´s thesis deals with a design and realization of compact module with a single-chip microcontroller and graphics LCD display as alternative display equipment for embedded computer, in which a video card and VGA or an another high resolution display is not necessary or acceptable. The realized module receives data from text output of any application running on personal computer via universal serial bus or RS232 interface. Then the received data are displayed in the LCD and saved into temporary memory of the microcontroller. The module can be supplied using USB interface or power supply of the computer.

Diplomová práce se zabývá problémem detekce obličejů v barevných statických obrazech. V práci jsou nastíněny základní pojmy, se kterými se lze při detekci obličeje setkat, a jejich vzájemné souvislosti. Jednotlivé přístupy k řešení problému detekce obličeje jsou rozděleny do skupin a blíže popsány. Z těchto přístupů se práce detailně zabývá algoritmem AdaBoost, jenž byl vybrán pro jeho pozitivní vlastnosti, kterými jsou zejména rychlost a dobré dosažené výsledky. V rámci práce byl implementován Viola-Jones detektor. Tento detektor byl natrénován na veřejně přístupné databázi obličejových obrazů a byla zkoumána možnost jeho kombinace s jednoduchým detektorem barvy kůže. Další oblastí, kterou se práce zabývá, je experimentální detekce určitých rysů obličeje., The master thesis presents an overview of face detection task in color, static images. Face detection term is posed in the context of various branches. Main concepts of face detection and also their relationships are described. Individual approaches are divided into groups and then define in turn. In the thesis is in detail described algorithm AdaBoost, which is selected on the basis of its properties. Especially speed of computation and good detection results are key features. In the scope of this work Viola-Jones detector was implemented. This detector was trained with face pictures from public accessible database. Combination of Viola-Jones detector with simple color detector is described. In the thesis is also presented experiment approach to facial features detection.

V posledních letech, kdy dochází k výraznému nárůstu výkonu počítačů, se na popředí dostaly mimo jiné i systémy pro rozeznávání mluvčího. Vznikla řada knihoven, ať již open--source či proprietárních, které se této problematice věnují. Jednou z takových knihoven je například ALIZE, která byla vyvinuta na univerzitě v Avignonu. Tato knihovna nabízí obecný koncept práce s biometrickými údaji, statistickými výpočty a kompletní framework pro zamýšlenou aplikaci. Úkolem této práce je tuto knihovnu vyzkoušet, a to postavením praktické aplikace pro rozeznávání mluvčího. Tato práce popisuje úspěšné sestavení této aplikace. Aplikace je platformně nezávislá a je také vyzkoušená na všech třech základních platformách. Ty jsou přílohou práce jako soubory do virtuálního stroje VirtualBox. Práce si všímá praktických zkušeností s knihovnou ALIZE, popisuje její strukturu a architekturu. Pro testování je použito celkem 50 vzorků od 9ti mluvčích, v délkách okolo 20ti sekund. Pro tyto délky funguje rozeznávání naprosto spolehlivě s dodanými vzorky. Proto je na závěr v tezi uskutečněn test skutečné délky potřebné k rozeznání mluvčího., Recently computing power has been significantly increasing and speaker identification systems have been drawing to the foreground among others. Many libraries have been developed, no matter if open--source or proprietary. One of them is for example ALIZE that was developed at Avignon university. This library offers general concept for staff with biometric values, statistic computations and complex framework for intended application. The goal of this thesis is to test this library, namely by constructing a practical application for speaker identification. This thesis describes successful assembly of that application. Application is platform independent and it is also tested on three basic platforms. These platforms are attached as files into VirtualBox virtual machine. This thesis takes notice of practical experiences with ALIZE library and also describes it's structure and architecture. There are 50 patterns of 9 speakers used for testing in average length 20 seconds. Application recognizes speakers very reliable in these given patterns. Therefore real neccesary length test for speaker recognition was accomplished at the end of this thesis.

V této bakalářské práci je rozebrána teorie emocí, to jak emoce vznikají a jak jsou fyziologicky vyjádřeny lidským tělem. Jak se tyto fyziologické projevy a emoce vůbec promítají do lidské řeči. Dále je popsán proces tvorby řeči a základní prozodické a akustické parametry hlasového projevu relevantní pro výzkum. Je zde také popsána teorie tvorby databází zvukových nahrávek, což je kvalitní podklad pro databázi samotnou. Ta je totiž také součástí této práce a jedná se o nahrávky stříhané z televizních pořadů a seriálů. Dalším velice důležitým bodem je popsání softwarového nástroje pro subjektivní hodnocení databází, který byl vytvořen jako součást této práce. Byl vytvořen v jazyce C++ za pomoci kompilátoru Builder C++. Také je zde provedena krátká analýza ukázkových nahrávek pro každou emoci. Tato analýza se zabývá základní frekvencí, intenzitou a prvními třemi formanty., In this bachelor work is analyzed theory of emotions, how emotions arise and how they are physiologically expressed by human body. How these physiological expressions and emotions reflect into the human speech. Then is described process of creating of speech and basic prosodic and acoustic parameters relevant for research. Theory of creating of databases is described here as well, which is quality ground for database itself. The database is also part of this thesis and they are records cut from television programmes and serials. The next very important issue is description of software tool for subjective evaluating of databases, which was created as a part of this thesis. It was created in C++ language with help by compiler Builder C++ . Also a short analysis of exemplary records for every emotion is done here. This analysis deals with basic frequency, intensity and first three formants.

Tato práce se zabývá metodami pro rozpoznávání nebezpečných událostí, v tomto případě výstřelů, v reálném prostředí. Nejdříve byla vytvořena testovací a trénovací databáze zvuků ze zadané databáze MIVIA. V této databázi byly soubory obsaženy v šesti verzích odstupu užitečného signálu od šumu, takže následné testování vybraných metod probíhalo pro různě zašuměné soubory a bylo zjištěno, že některé metody jsou například přesnější u čistších nahrávek než jiné, ale už méně přesné u více zašuměných. Pro extrakci typických příznaků ze vstupního zvuku byla vždy použita metoda melovských kepstrálních koeficientů. V práci jsou na vytvořených databázích postupně testovány metody podpůrných vektorů a klasifikace spojením většího počtu slabých klasifikátorů. Tyto metody jsou poté dále optimalizovány, například využitím statistických veličin a po optimalizaci dosahují lepších výsledků, podle předpokladů. V rámci práce byly vytvořeny dva skripty, kde jeden vytváří trénovací databázi a na těchto datech natrénuje klasifikátor a druhý vytváří testovací databázi a vybraný klasifikátor na takto získaných testovacích datech otestuje a vypíše výsledky. Výsledky jsou v práci zpracovány pomocí tabulky záměn a je pro ně vypočteno několik poměrových veličin, jako je přesnost, citlivost, specifičnost a další. Tyto výsledky jsou vždy uvedeny v příslušné kapitole v tabulkách i sloupcových grafech a řádně okomentovány., This work deals with methods for the detection of dangerous events, in this case gunshots, in a real environment. First of all, a testing and training database of sounds from the MIVIA database was created. In this database, the files were contained in six versions of signal-to-noise ratio, so the subsequent testing of the selected methods took place for the various shuffled files, and it was found that some methods are more accurate for cleaner recordings than others, but less accurate for more noisy ones. For the typical feature extraction from the input sound, the mel-frequency cepstral coefficients method was always used. In the thesis, the methods of support vector machines and ensemble of a number of weak classifiers are gradually tested on the created databases. These methods are then further optimized, for example by using statistical variables, and after optimization they achieve better results, as expected. In the work, two scripts were created, where one created a training database and on this data trained the classifier and the other created the test database, tested the selected classifier and obtained the results. The results are processed by confusion matrix and several proportional variables such as accuracy, sensitivity, specificity and others are calculated. These results are always listed in the relevant chapter of the thesis in the tables and column charts and are properly commented on.

Práce obsahuje analýzu v současné době používaných metod, jejichž cílem je určit míru ostrosti obrazu. Tato analýza se použila pro vytvoření programu, který vyhodnocuje míru ostrosti obrazu v procentuální míře a pracuje v reálném čase. Dále aplikace dokáže ve snímku za určitých podmínek najít předem definovaný obrazec a v tomto místě měřit míru ostrosti. Druhou možnost představuje metoda, která hledá nejvhodnější místo pro ostření ve střední části obrazu. Závěrečná část práce obsahuje záznamy o testovacích měřeních, které byly provedeny v odlišných scénách., This Master thesis is focused on the analysis of currently used methods which whose target is to determine the rate of image focus. This analysis was used during the development of the program which evaluates the rate of image focus in percentage rate, works in real time and cooperates with a camera capable of 4k image resolution with a manual focus of the lenses. Application is then capable of a finding of a pre-defined image under certain circumstances which is being used for increasing of effectivity of image focusing. Another option is represented by a method that is searching the most suitable area for focusing in the center of the image. A detailed description of these methods and program itself are also included in the thesis. The final part of the thesis contains records of measurement tests with its results.

Cílem práce je analyzovat možnosti implementace SIP protokolu na zařízení využívající platformu Java Micro Edition. Analýza je zaměřena především na SIP protokol, SIP API (JSR-180) a vývoj v dnešních mobilních datových sítích. Na základě této analýzy je navržen midlet pro mobilní telefon, který pracuje jako SIP klient. Návrh klienta se zaměřuje především na základní komunikaci, registraci a přenos textových zpráv., This thesis analyzes various alternatives of SIP protocol implementation on Java Micro Edition devices. This analysis is especially concentrated on SIP protocol, SIP API (JSR-180) and the development in contemporary mobile data networks. I design a midlet for a mobile phone SIP client on the basis of this analysis. The design is especially concentrated on communication, registration and text mesage transfer.

Tato práce se zabývá algoritmy pro detekci lidské postavy v obraze. Jsou zde popsány, prakticky vyzkoušeny a vyhodnoceny algoritmy Histogram of Oriented Gradients a Haar Cascade Classifier. Pro aplikaci je využita knihovna OpenCV, kde jsou některé metody a funkce již implementovány. Byl využit programovací jazyk C++. Cílem práce je nalezení přibližné polohy jednotlivých částí těla v oblasti detekované lidské postavy. Detekce byla použita na videu a byly zde vybrány různé metody pro zpracování a úpravu obrazu. Použity byly techniky jako prahování, oddělení pozadí, hledání největší kontury nebo optický tok. Výsledkem práce je nalézt body v oblastech, kde se nalézá daná část lidského těla., This thesis deals with algorithms for human figure detection in video. It describes, practically tests and evaluates algorithms called Histogram of Oriented Gradients and Haar Cascade Classifier. Testing program was written in C++ language with use of OpenCV library. The aim is to find the approximate location of individual body parts in the area of the detected human figure. The detection was tested on a video sequence and various image processing methods were selected. Techniques such as thresholding, background subtraction, finding the largest of contours or optical flow were employed. The result of thesis is to find points which represent concrete body part.

Tato diplomová práce je věnována možnostem sledování pohybu objektů pomocí algoritmů počítačového vidění. Úvodní kapitoly obsahují přehled využívaných metod pro eliminaci pozadí, uvedeny jsou také základní přístupy k detekci. Práce dále zmiňuje i řadu algoritmů umožňujících trasování a predikci pohybu. Další část práce informuje o algoritmech implementovaných ve výsledném programu a jeho grafickém rozhraní. V závěru je uvedeno zhodnocení a porovnání původního a modifikovaného algoritmu., This diploma thesis deals with posibilities of tracking object movement using computer vision algorithms. First chapters contain review of methods used for background subtraction, there are also listed basic detection approaches and thesis also mentions algorithms which allows tracking and movement prediction. Next part of this work informs about algoritms implemented in resulting software and its graphical user interface. Evaluation and comparison of original and modified algorithms is stationed at the end of this text.

Tato práce se věnuje návrhu interaktivního cvičení na základě zpětné vazby od studentů, kteří již programovacím kurzem Počítače a programování 2 v jazyku Java prošli. Hlavní částí práce jsou jednotlivé návrhy vybraných cvičení a vytvoření jejich aplikací. Grafické rozhraní je vytvořeno ve frameworku JavaFx, The aim of this bachelor thesis is to design interactive excercises based on feedback from students who have passed through programming course Počítače a programování 2 in Java language. The main part of this work is comprised of design of selected exercises and their applications development. Graphical user interface is designed in JavaFx framework.

Diplomová práce je zaměřena na problematiku detekce a sledování polohy hlavy v obraze jako jednu s možností jak zlepšit možnosti interakce mezi počítačem a člověkem. Hlavním přínosem diplomové práce je využití inovativních hardwarových a softwarových technologií jakými jsou Microsoft Kinect, Point Cloud Library a CImg Library. Na úvod je představeno shrnutí předchozích prací na podobné téma. Následuje charakteristika a popis databáze, která byla vytvořena pro účely diplomové práce. Vyvinutý systém pro detekci a sledování polohy hlavy je založený na akvizici 3D obrazových dat a registračním algoritmu Iterative Closest Point. V závěru diplomové práce je nabídnuto hodnocení vzniklého systému a jsou navrženy možnosti jeho budoucího zlepšení., This thesis is focused on head pose estimation as a possibility to bridge a gap between human and computers. The main contribution of the thesis is usage of a novel hardware and software technology such as Kinect, Point Cloud Library and CImg Library. In the beginning of the thesis overview of prior works in a field of head pose estimation is provided. Own database was created in order to test and evaluate developed algorithm. The head pose estimation and tracking system is based on 3D image data acquisition and Iterative Closest Point registration algorithm. In the end of thesis performance and limitation of the system are described and further improvement is proposed.

Cílem bakalářské práce je studie možností identifikace osob na základě sekundárních biometrických a ne-biometrických znaků, výběr vhodných sekundárních biometrických a ne-biometrických znaků, následné ověření úspěšnosti metody identifikace nebo částečné identifikace osob na reálných datech a implementace metody pomocí jazyků HTML, CSS, PHP a MySQL., The aim of bachelor thesis is study the possibility of identifying individuals based on soft biometric and non-biometric traits, the selection of appropriate soft biometric and non-biometric traits, subsequent verification success identification methods or partial identification of persons on real data and implementation methods with HTML, CSS, PHP and MySQL.

Téma diplomovej práce sa venuje návrhu a realizácií autonómneho kamerového systému vybraného objektu s možnosťou vzdialenej správy. Náplňou teoretickej časti je spracovať návrh systému vrátane zvolenia vhodných komponentov a ako aj priblížiť používaný softvér. V praktickej časti sa pristupuje k prvotnej inštalácií systému a následné overenie funkčnosti jednotlivých komponentov na základe jednoduchých príkazov. Ďalším krokom je naprogramovanie mobilnej aplikácie a uskutočniť jej komunikáciu o nízkom dátovom toku s kamerovým systémom., The topic of this master's thesis is devoted to design and realization of autonomous camera system of the selected object with possibility of remote access. The content of the theoretical part is description of components of the camera system and close analysis of the used software, including the selection of suitable components. The practical part is approaching to the initial installation of the system and verification of the functionality of individual components based on simple commands. The next step is developing an mobile application comunicattting with the camera system based on low data flow.

Daná bakalářská práce se zabývá problematikou interpretace barev a barevných obrazů v počítačové grafice. Konkrétně je práce zaměřena na vývoj jednoduchých webových aplikací – appletů, které budou sloužit pro interaktivní podání metod používaných v oblasti počítačového zpracování barevných obrazů. Vytvořené applety by měly demonstrovat příslušnou teorii týkající se míchání barev v různých barevných modelech, převodu barevného obrazu na šedotónový, převodu šedotónového obrazu do nepravých barev, převodu fyzikálního světla do barevných prostorů CIE XYZ a L*a*b*. V první části práce je po- psán teoretický základ k požadovaným appletům. Následující praktická část je věnována vlastnímu postupu implementace appletů pomocí JavaScriptu a HTML., This bachelor thesis deals with the issue of interpretation of colors and color images in computer graphics. Specifically, the work is focused on the development of simple web applications – applets that will serve for interactive submission of methods used in the field of computer processing of color images. The created applets should demonstrate the relevant theory relating to color mixing in different color models, conversion of a color image to a gray-scale image, conversion of a gray-scale image to a false-color image, conversion of physical light into CIE XYZ and L*a*b* color spaces. The first part of the thesis describes the theoretical basis for the required applets. The following practical part is dedicated to the process of implementing the applets using JavaScript and HTML.

V této bakalářské práci je nastíněna problematika komprese digitálního obrazu. Jsou zde popsány základní barevné modely RGB a YCbCr a převod mezi nimi. Popsány jsou současně používané kodeky digitálního obrazu. Detailněji je rozebrán kompresní formát JPEG, který v současné době je stále nejrozšířenějším formátem pro digitální fotografii. Popsán je postup při digitalizaci obrazu pomocí standardu JPEG, kam patří vzorkování, kvantování a kódování. Dále rozebrány formáty JPEG2000, PNG a WebP. Závěrem práce jsou rozebrány metody pro subjektivní a objektivní vyhodnocení kvality komprese digitálního obrazu. Mezi subjektivní metody patří Double Stimulus Impairment Scale (DSIS) a Double Stimulus Continuous Quality Scale (DSCQS), mezi objektivní pak Mean Squared Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) a Structural Similarity (SSIM). V rámci práce byla vytvořena i aplikace, která umožňuje komprimovat zdrojové obrazu do vybraných formátů. Dále umožňuje provést kvalitativní vyhodnocení komprese a uložit výsledné hodnoty do souboru., This bachelor thesis deals with the problems of digital image compression. There are described basic color models RGB and YCbCr and conversion between them. Described are currently used codecs for digital images. JPEG compression format is discussed in more detail, which currently is still the most widely used format for digital photos. Described is a process of digitizing the image using the JPEG standard, which includes sampling, quantization and coding. Described are also formats JPEG2000, PNG and WebP. End of chapter are described methods for subjective and objective evaluation of the quality of digital image compression. Among the subjective methods include Double Stimulus Impairment Scale (DSIS) and Double Stimulus Continuous Quality Scale (DSCQS), then the objective methods include Mean Squared Error (MSE), Peak Signal to Noise Ratio (PSNR) a Structural Similarity (SSIM). Application was created as part of the work that allows you to compress the source image to the selected formats. It also allows a qualitative evaluation of compression and store the results to the file.

Cieľom bakalárskej práce bolo naštudovanie najnovších poznatkov z oblasti konvolučných neurónových sietí a ich použitia. Práca popisuje históriu ich vzniku, biologický neurón a analogický matematický model neurónu. Tiež oblasti, kde sa neurónové siete používajú ako aj oblasti do ktorých sa postupne rozširujú, spôsoby učenia, rozdiely medzi konvolučnými neurónovými sieťami a klasickými neurónovými sieťami a ich architektúrou. Práca sa skladá s dvoch častí. V prvej je popisovaný výber frameworku pre prácu s konvolučnými neurónovými sieťami, ktorý je vhodný pre implementáciu do operačného systému Windows, inštaláciu zvoleného frameworku a riešenie problémov s danou inštaláciou. Druhá časť je zameraná na vytvorenie nástroja pre automatizovanú inštaláciu Caffe frameworku pre operačný systém Windows 7 a Windows 10, vytvoreného v jazyku JavaFX., The aim of the bachelor thesis is the latest knowledge of convolution neural networks and their application. The thesis describes the history, biological neuron and analogous mathematical model of a neuron. It also deals with the areas where neural networks are used, as well as the areas in which they expand gradually, the ways of learning and training, the differences between convolution neural networks and classical neural networks and their architecture. The thesis consists of two parts. The first part is the selection of the framework for working with convolution neural networks, which is suitable for implementation in the Windows operating system, the installation of the framework and its troubleshooting. The second part is aimed at creating an automated installation tool for the Windows 7 and Windows 10 operating system, created in JavaFX.