Recognition of Pieces on Chessboard from Photography on Mobile Device

Tato práce řeši mobilní aplikaci vytvořenou pro platformu Android, která rozpoznává figury z fotografie šachovnice. Aplikace vybere z galerie zařízení fotografii, kterou pak spracuje a určí obsah jednotlivých políček, tedy zda obsahuje černou figuru, bílou figuru, a nebo je políčko prázdné. Problém je řešen ve dvěch fázách. První je detekce šachovnicových přímek pro určení polohy jednotlivých políček, druhá pak detekce figury. Výsledkem této práce je funkční Android aplikace.The aim of this bachelor thesis is a mobile application for Android platform, which recognises chessboard pieces from photography of the chessboard. Application uses photography from gallery and determine the content of every single chessboard cell, thus if it contains black or white piece, or if it is empty. The task is solved in two stages. First is the detection of chessboard lines to determine the position of chessboard cells, second is the detection of chessboard pieces. The result of this thesis is working Android application.

Disparity Map Estimation from Stereo Image

Diplomová práca sa zameriava na výpočet mapy disparity s použitím konvolučnej neurónovej siete. Preberá problematiku použitia konvolučných neurónových sietí pre porovnanie obrazov a výpočet disparity zo stereo obrazu ako aj existujúce prístupy pre riešenie zvoleného problému. Navrhuje a implementuje systém pozostávajúci z konvolučnej neurónovej siete pre odhad podobnosti dvoch výrezov obrazu, a metód pre filtráciu a vyhladenie výslednej mapy disparity. Experimenty a výsledky ukázali, že najkvalitnejšie disparitné mapy generuje riešenie, kde neurónová sieť porovnáva výrezy s rozmermi 9x9 pixlov v spojení s algoritmom pre agregáciu a korekciu párovacej ceny a bilaterálnym filtrom.The master thesis focuses on disparity map estimation using convolutional neural network. It discusses the problem of using convolutional neural networks for image comparison and disparity computation from stereo image as well as existing approaches of solutions for given problem. It also proposes and implements system that consists of convolutional neural network that measures the similarity between two image patches, and filtering and smoothing methods to improve the result disparity map. Experiments and results show, that the most quality disparity maps are computed using CNN on input patches with the size of 9x9 pixels combined with matching cost agregation and correction algorithm and bilateral filter.