Rozhodovací stromy a jejich aplikace v analýze obrazu

Helena Nedošínská

Diplomová práce

Decision Trees and their Applications in Image Analysis

Anotace:

Cílem této diplomové práce je teoretický rozbor dvou známých klasifikátorů, a to rozhodovacích stromů a SVM (Support Vector Machines). Další částí práce je vybrání vhodných příznaků (HOG), jejich praktické použití pro rozhodovací stromy a SVM a jejich následné porovnání. Pro implementaci bylo zvoleno prostředí MS Visual Studio, objektově orientovaný programovací jazyk C++ a knihovna OpenCV.

Abstract:

The goal of this diploma thesis is the theoretic analysis of two well-known classifiers, Decision Trees and SVM (Support Vector Machines). Next part of this thesis is choosing the suitable features (HOG), their practical use for Decision Trees and SVM and their comparison. For the implementation we have selected the environment of MS Visual Studio, object oriented programming language C++ and OpenCV library.

Klíčová slova

Segmentace obrazu, Gradient, Histogram, Histogram Orientovaných Gradientů, HOG, Rozhodovací strom, Podpůrné vektory, SVM, OpenCV, Detekce, Strojové učení

Keywords

Image Segmentation, Gradient, Histogram, Histogram of Oriented Gradients, HOG, Decision Tree, Support Vector Machine, SVM, OpenCV, Detection, Machine Learning

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 4. 2016

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 9. 8. 2016
• Vedoucí: Eduard Sojka
• Oponent: Radovan Fusek

VŠB - Technická univerzita Ostrava

Fakulta elektrotechniky a informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Informační a komunikační technologie / Informatika a výpočetní technika