Convolutional neural network-based human body detection and tracking in the interior
Detekce a sledování lidského těla ve vnitřním prostoru pomocí konvolučních neuronových sítí
Authors
Supervisors
Reviewers
Editors
Other contributors
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
České vysoké učení technické v Praze
Czech Technical University in Prague
Czech Technical University in Prague
Date
Abstract
Cílem bakalářské práce bylo prozkoumat a prostudovat detekci a sledování lidského těla s důrazem na lidskou tvář pomocí moderních metod hlubokého učení a klasických přístupů. Na základě teoretických znalostí si vybrat a vytvořit jednu metodu klasického přístupu, nasbírat vhodná data a vyzkoušet (vytrénovat) metodu založenou na hlubokém učení k odhadu pozice hlavy člověka. V praktické části byla zkonstruována geometrická metoda a sít FCNN. Metody byly vyzkoušeny na reálných datech. Nakonec jsme tyto metody porovnali.
The aim of the bachelor thesis was to explore and study the detection and monitoring of the human body with emphasis on the human face using modern deep learning methods and classical approaches. Based on theoretical knowledge, to choose and create one method of the classical approach, collect the appropriate data and try to implement (train) a method based on deep learning to estimate the position of the human head. In the practical part, the geometric method and the FCNN network were constructed. The methods were tested on real data. Finally, we compared these methods.
The aim of the bachelor thesis was to explore and study the detection and monitoring of the human body with emphasis on the human face using modern deep learning methods and classical approaches. Based on theoretical knowledge, to choose and create one method of the classical approach, collect the appropriate data and try to implement (train) a method based on deep learning to estimate the position of the human head. In the practical part, the geometric method and the FCNN network were constructed. The methods were tested on real data. Finally, we compared these methods.