Rozpoznávání a editace urbanistické scény

Abstract

Rozpoznávání obrazu a jeho klasifikace jsou velmi komplexní problémy v rámci oboru strojového vidění. Tato práce se zabývá návrhem a implementací skriptu na rozpoznávání budov v urbanistických scénách za použití geolokačních a obrazových dat. Pozice uživatele je získána z metadat pořízeného snímku a pro následnou klasifikaci obrazu jsou použity lokální příznaky (SIFT). Součástí práce je i analýza lokálních příznaků a jejich vhodnosti pro dané použití. V závěru je přesnost metody otestována vzhledem k porovnání různých postupů předzpracování obrazu. Přínosem této práce je řešení na míru a rozsáhlá analýza pro projekt Věnná města českých královen. Tato práce bude tvořit základ pro navazující bakalářské práce.Image recognition and image classification are very complex problems in computer vision. This thesis deals with the design and the implementation of an urban scene recognition script using geological and image data. GPS coordinates of the image are used to reduce the number of buildings that are later recognized. GPS coordinates are obtained from the input image. Later, SIFT local features are used for image classification. Chapter of the thesis is the analysis of local features and their suitability for this task. The conclusion focuses on the testing the accuracy of each implementation and comparison of different methods of image preprocessing. Relevance of this thesis is a specific solution and extensive analysis for the project called Věnná města čekých královen. This thesis is a baseline for a future development that goes beyond a bachelor thesis.