Centrum Počítačové Grafiky

So 21 of Dub, 2018 [04:00 UTC]
Centrum Počítačové Grafiky

Prezentace členů CPG


České vysoké učení technické Praha


Ing. Martin Čadík


Využití percepce v počítačové grafice, odhadování kvality obrázků, obrázky s vysokým dynamickým rozsahem


V rámci svého výzkumu se zabývám využitím dosavadních znalostí o lidském vizuálním systému a vnímání (percepci) vizuální informace v počítačové grafice. Mezi tyto aplikace patří zvyšování kvality výstupů a urychlování výpočtů globálního osvětlení, objektivní metody hodnocení kvality digitálních obrázků (image quality assessment) a techniky mapování tónů (tone mapping). V oblasti HDRI se zabývám zejména porovnáváním jednotlivých technik mapování tónů. V současné době zárověň pracuji na dvou nových metodách mapování tónů.


Ing. Jiří Bittner, Ph.D.


Výpočty viditelnosti, vrhání paprsku a související datové struktury


V rámci svého výzkumu se zabývám především zobrazováním rozsáhlých scén pomocí viditelnostního redukování v reálném čase (online visibility culling) a předzpracování viditelnosti. Ve své disertační práci jsem zformuloval jednotný koncept analytických výpočtů viditelnosti pomocí stromů zastínění, který jsem využil na viditelnostní redukování ve 3D scénách, předzpracování viditelnosti ve 2D, 2.5D a 3D scénách a na konstrukci map viditelnosti. Tento koncept využívá řešení problému pomocí BSP stromů konstruovaných v prostoru přímek a hierarchických testů viditelnosti. Mezi moje novější práce v této oblasti patří algoritmus koherentního hierarchického redukování využivající HW podporu testů zastínění. Dále se zabývám efektivním vzorkováním viditelnosti a dělením pohledového a objektového prostoru pro reprezentaci předpočtené viditelnosti. Kromě výpočtů viditelnosti pro aplikace v reálném čase jsem pracoval na konstrukci efektivních datových struktur pro vrhání paprsků a využití datových struktur pro reprezentaci paprsků ve foto-realistickém zobrazování.

Mgr. Ladislav Kavan


Duální kvaterniony a aplikace


Ve svém výzkumu se zabývam problematikou animace v reálném čase, zejména pak technikou známou jako skinning. Tato metoda — a obzvláště její nejběžnější implementace "linear blend skinning" — se běžně používá např. pro zobrazování virtuálních humanoidů. Bohužel linear blend skinning nezaručuje kvalitní deformaci ve všech situacích. Mé výsledky naznačují, že přirozenějších deformací lze dosáhnout pomocí kvaternionů, či ještě lépe, duálních kvaternionů. Mezi mé odborné aktivity dále patří detekce kolizí optimalizovaná pro skinning a aproximace obecné animace pomocí skinningu (za účelem komprese). V poslední době spolupracuji s kolegy z Trinity College Dublin na efektivním zobrazování davu pomocí zjednodušené reprezentace jednotlivých individuí (impostorů).


Západočeská univerzita Plzeň


Ing. Slavomír Petrík

Abstrakt...

Ing. Martin Janda

Abstrakt...

Ing. Libor Váša

prezentace

Ing. Josef Kohout, Ph.D.

Abstrakt...

Ing. Ivo Hanák

Abstrakt...

Ing. Petr Lobaz

Abstrakt...

Ing. Jiří Skála

Abstrakt...


Vysoké učení technické Brno


Ing. Igor Potúček - Omni-directional image processing for human detection and tracking
Abstrakt
My work investigates the setup and the set of methods of omni-directional system for human activity detection and tracking. Research in the area of the omni-directional systems is growing, the reason are many advantages such as low cost, portability and easy installation. The main advantage is capturing a large portion of a space angle, which is 360 degrees. On the other hand, a lot of problems exist and they must be solved. Images from omni-directional systems have different properties than standard perspective images as they have lower effective resolution and suffer adverse image distortion. If the resulting image is to be presented to a human or is further processed, transformation and suitable kind of corrections must be done. Techniques for image transformation into a perspective or panoramic view and geometrical corrections are suggested in this paper. The mobile catadioptric system is usually prone to vibrations, which cause the distortion in the transformed panoramic image. Therefore the novel approach for stabilization of the image from omni-directional system was proposed. Human face and hands detection plays an important role in applications such as video surveillance, human computer interface, face recognition, etc. The wide view angle is important for this kind of tasks and therefore the omni-directional system is suitable for these purposes. Two different tracking methods are compared on the various kinds of video sequences captured by omni-directional system in order to demonstrate the benefits and/or drawbacks of the omni-directional system and proposed methods. The evaluation scheme was developed for qualitative and quantitative algorithm description and comparison on different video sources.


Ing. Vítězslav Beran

Affine Invariant Region Detectors for Augmented Reality

The goal of my research is to design the graphical user interface using augmented reality; to diminish the gap between real and virtual world. The crucial issue is to find the camera pose and rotation in the scene. Existing systems use intrusive markers placed in the scene or do not work in real time.
The topics of my interest correlate with techniques I plan to use to achieve defined goal. The intrusive markers detection can be replaced by interesting region detection. Such region must be stable, discriminative and invariant under local affine transformation. Existing methods for affine invariant region detection promise to give such regions and their convenient description. Such descriptors make possible to find correspondences between two images or to detect and classify objects.
Significant drawback of mentioned approaches is their speed. One way how to speed them up is to accelerate some fundamental algorithms in hardware. In cooperation with our hardware designers, I try to analyse and prepare some algorithms for hardware implementation.
I plan to use these accelerated techniques to reconstruct the rough geometry of the scene in real time, estimate the camera pose and orientation and use this information to augment the real world by virtual objects.

Ing. Jiří Venera

Corner detectors suitable for Hardware acceleration


The goal of my research is implementation and optimization of algorithms for corner detection which are suitable for HW acceleration. On the basis of ascertained properties of many known detectors a Harris’s method modification was proposed. This method can be divided into two parts. The first part is aimed at small closed regions retrieval, where the possible corners could be located, and the second part is exact corner determination. For retrieval of these closed regions a new decision function is used, this function uses estimation of autocovariance matrix’s eigenvalues. The function has very strong response in places where corners lie. The first part only serves for not important regions elimination and can be done very fast and is suitable for HW acceleration. The second part is based on exact eigenvalues computation and the most suitable point determination. The method does not require previous knowledge of input image and works only on closed local regions.

Ing. Petr Schwarz

Klasifikační algoritmy s využitím neuronových sítí, Support Vector Machines, Gaussian Mixture Models a skrytých Markovových modelů


Zabývá klasifikačními algoritmy pro počítačovou grafiku a automatické zpracování řeči. Zaměřuje se zejména na oblast neuronových sítí, na metody tréninku sítí na malém množství tréninkových dat s velkou dimenzí vektorů parametrů, tak i na metody tréninku sítí na obrovských databázích. Zkoumá hierarchické struktury sítí, které jsou pro některé úlohy vhodnější. Zabývá se také SVM, GMM, HMM, metodami diskriminativního trénování klasifikátorů a implementací klasifikačních algoritmů do aplikací. Algoritmy byly ověřovány ve světově uznávaných vyhodnocovacích kampaních s vynikajícími výsledky (NIST Language Identification Evaluation, NIST Speaker Identification Evaluation). Důležitou součástí výzkumu je i problematika kompenzace přenosových kanálů.


Ing. Jana Šilhavá

Testování a porovnávání klasifikačních metod


Současný úkol v rámci CPG je porovnání AdaBoostu, SVM a neuronové sítě na konktrétních úlohách. Výsledkem má být zjištění, jak jsou jednotlivé klasifikátory vhodné z hlediska různých tříd obrazů a jednotlivých aplikací úloh. Úkolem je definice vlastností přizpůsobených datových sad pro klasifikaci, které vychází z požadavků úloh, vygenerovaných pomocí základních datových sad. Dále prostředky pro popis „features“ v obrazech, prostředky pro generování datasetů, prostředky pro anotace a metodika testování a vyhodnocování metod.


Ing. Petr Chmelař

His research aims to the knowledge discovery in multimedia data, especially mining visual data in large databases and its semantic description.
His proposed contribution to the CPG project at FIT BUT is the application of corners and invariant region detectors, detection of surfaces and objects in addition to the proposed techniques and the comparison of classification techniques for hardware acceleration of recognition, tracking and augmented reality. (download PPT)



Masarykova univerzita Brno


Mgr. Radek Ošlejšek, Ph. D.

Abstrakt...

Mgr. Petr Tobola, Ph. D.

Abstrakt...

Mgr. Jan Flasar

Prezentace
Abstrakt...

Mgr. Vít Kovalčík

Prezentace "Viditelnost v Brně"
Abstrakt...
zpětné odkazy vytiskni
historiepodobnékomentář

Zapsal(a): barinkl poslední úprava: Úterý 04 of prosince, 2007 [13:36:22 UTC] uživatelem: lvasa


Vyhledávání
, prohledat:
Powered by TikiWiki