Pulse Detection from Video

Tato práce se zabývá návrhem aplikace pro detekci lidského pulsu z obyčejného videa. Zmiňuje současné metody pro detekci tepu. Představuje postupy, které zaznamenávají miniaturní změny v obraze mezi snímky videa. Buď sledováním pohybu význačných bodů, nebo přímou změnou barvy určité oblasti. Využívá se poznatku že tyto změny jsou způsobeny pulsující krví. Je vybrána metoda pro zesílení barevných změn ve videu na jejímž základě je představen postup pro detekci pulzu. Analyzuje se obličejová oblast ve které se detekují frekvence změny intensity mezi snímky a z těch se získá 1D signál. Jeho analýza vede k získání srdeční frekvence. Dále je popsán postup pro vytvoření teplotní mapy pulsující části v obraze, tedy oblasti se stejnou frekvencí.The aim of the Master's thesis was to study contemporary methods for human pulse detection from standard video and suggest a method, which can be used to detect the pulse. Approaches of detecting miniature changes between frames of a video are presented. Position changes of the feature points or changes in colour of some part of an image are detected. It capitalize on the fact that those changes are caused by the pulse of blood. The method for color changes magnification is selected as a base for pulse detector. Face regions of interest are analyzed to detect frequency of changes of intensity between frames. 1D signal is gained and its analysis leads to heart rate. Approach to create heat map of frequency changes is also presented.

Automatic Photography Categorization

Tato práce se zabývá výběrem metod, návrhem a implementací aplikace schopné automatického třídění fotek dle jejich obsahu do předem daných skupin. Podrobněji se popisují jednotlivé hlavní kroky klasifikace. Vyhledání a popis význačných bodů v obraze metodou SURF, vytvoření vizuálního slovníku metodou k-means, mapování na slova přes strukturu kd-tree. Vytváří se vlastní hodnocení na základě kterého se klasifikuje. Je zde popsáno jak byly jednotlivé kroky implementovány s pomocí knihoven OpenCV a Qt. A taktéž jsou ukázány výsledky pro různá nastavení běhu aplikace a snahy o zlepšení výsledku, kdy aplikace dokáže roztřídit fotky správně, ale úspěšnost je kolísavá.This thesis deal with choosing methods, design and implementation of application, which is able of automatic categorization photos based on its content into predetermined groups. Main steps of categorization are described in greater detail. Finding and description of interesting points in image is implemented using SURF, creation of visual dictionary by k-means, mapping on the words through kd-tree structure. Own evaluation is made for categorization. It is described, how the selected steps were implemented with OpenCV and Qt libraries. And the results of runs of application with different settings are shown. And efforts to improve outcome, when the application can categorize right, but success is variable.