Face Anonymizer

V této bakalářské práci lze nalézt přehled klasifikačních algoritmů a jejich použití zejména pro prohledávání obrazových dat a detekcí tváří. V první části je nastíněn úvod do rozpoznávání obrazů, je popsáno teoretické pozadí těchto algoritmů a způsob jejich trénování. Představeny jsou i další použité prvky (například Kalmanův filtr nebo knihovna OpenCV). V druhé části se se nachází popis implementace a výstavby aplikace, která využívá těchto technologií pro vyhledávání, sledování a anonymizaci lidských obličejů ve video vstupu.In this bachelor thesis you can find an overview of classification algorithms and their usage especially for searching image data and face detection. First part contains a brief introduction to a pattern recognition, a theoretical background of these algorithms and ways of training them. Other used components are also presented (e.g. Kalman filter or OpenCV library). Second part covers an implementation of the application which uses these technologies for searching, tracking and anononymization of human faces in a video stream.

Social Network from Photo Gallery

Tato práce se zabývá rozpoznáváním lidí a jejich vztahů ze statických fotografií a způsoby, jakými lze takto získaná data využít. To zahrnuje metody pro detekci a rozpoznání obličejů z fotografií, jejich prezentaci pomocí webové fotogalerie a způsoby odvození a zobrazení souvisejících informací o rozpoznaných osobách. Součástí práce je i vyhodnocení dosažených výsledků jak z pohledu úspěšnosti programu v automatizovaných operacích na základě vytvořené sady testovacích dat s předem známými vztahy mezi osobami, tak z pohledu efektivnosti a funkčnosti celého systému pro koncové uživatele.This thesis deals with recognition of persons and their relationships from static images and presents ways in which these information can be used. That includes methods for detection and recognition of faces, presentation of photos in web-based gallery and methods for recognition of relationships between photographed persons. Part of this thesis is evaluation of the results, both in terms of program success in automated operations by establishing a set of test data with known relationships between people, and in terms of efficiency and functionality of the system for end users.

Implementation of Image Classifiers in FPGAs

Práce je zaměřena na obrazové klasifikátory a jejich implementaci v FPGA. Klasifikátory dělí na dvě skupiny - slabé a silné klasifikátory. Ve skupině silných klasifikátorů se zaměřuje především na AdaBoost. Ve skupině slabých klasifikátorů jsou probrány základní příznakové klasifikátory, jakými jsou například klasifikátory založené na Haarových nebo Gaborových vlnkách, ale především je kladen důraz na klasifikátory LBP, LRP a LR. Naposled uvedené klasifikátory jsou vhodné pro implementaci v FGPA. Na základě těchto klasifikátorů je navržena pseudo-paralelní architektura. Architektura uvažuje provedení klasifikace v FPGA a následné zpracovávání výsledků v počítači. Navržený klasifikátor je velmi rychlý a každý hodinový cyklus produkuje výstup klasifikace.The thesis deals with image classifiers and their implementation using FPGA technology. There are discussed weak and strong classifiers in the work. As an example of strong classifiers, the AdaBoost algorithm is described. In the case of weak classifiers, basic types of feature classifiers are shown, including Haar and Gabor wavelets. The rest of work is primarily focused on LBP, LRP and LR classifiers, which are well suitable for efficient implementation in FPGAs. With these classifiers is designed pseudo-parallel architecture. Process of classifications is divided on software and hardware parts. The thesis deals with hardware part of classifications. The designed classifier is very fast and produces results of classification every clock cycle.