Informacja

Drogi użytkowniku, aplikacja do prawidłowego działania wymaga obsługi JavaScript. Proszę włącz obsługę JavaScript w Twojej przeglądarce.

English (EN)·Polski (PL)·Yкраїнський (UK)
Przejdź do strony domowej biblioteki Centralna Biblioteka Wojskowa Link otwiera się w nowym oknie Logo biblioteki Prolib Integro - strona głównaCentralna Biblioteka Wojskowa

Wyszukujesz frazę "Koprowski, R." wg kryterium: Autor

  Lista filtrów
Wyrównaj
    Wyświetlanie 1-2 z 2
    Tytuł:
    Detection of selected face areas on thermograms with elimination of typical problems
    Autorzy:
    Marzec, M.
    Koprowski, R.
    Wróbel, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/333085.pdf
    Data publikacji:
    2010
    Wydawca:
    Uniwersytet Śląski. Wydział Informatyki i Nauki o Materiałach. Instytut Informatyki. Zakład Systemów Komputerowych
    Tematy:
    obrazy termowizyjne twarzy
    termogramy
    algorytm
    analiza obrazu
    segmentacja
    analiza twarzy
    wykrywanie twarzy
    wykrywanie charakterystycznych cech twarzy
    face thermovision images
    thermograms
    algorithm
    image analysis
    segmentation
    face analysis
    face detection
    detection of characteristic face features
    Opis:
    The paper presents an algorithm enabling a fully automatic detection of characteristic areas on thermograms containing patients' faces in a front projection. A resolution of problems occurring at the segmentation of face images, such as a change of position, orientation and scale, has been proposed. In addition, attempts to eliminate the effect of the background and of disturbances caused by the haircut and the hairline were made. The algorithm may be used to detect selected points and areas of a face or as a preliminary component in the face recognition, as a development of optical analysis methods or in the quantitative analysis of face on thermograms.
    Źródło:
    Journal of Medical Informatics & Technologies; 2010, 16; 151-159
    1642-6037
    Pojawia się w:
    Journal of Medical Informatics & Technologies
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
    Tytuł:
    Zastosowanie metod analizy obrazów do automatycznej detekcji i pomiaru źrenic oczu
    Methods of image analysis used for automatic detection of human eye pupils
    Autorzy:
    Koprowski, R.
    Tokarczyk, R.
    Wróbel, Z.
    Powiązania:
    https://bibliotekanauki.pl/articles/131258.pdf
    Data publikacji:
    2006
    Wydawca:
    Stowarzyszenie Geodetów Polskich
    Tematy:
    digital image
    image analysis
    correlation
    neuron network
    morphological analysis
    obraz cyfrowy
    analiza obrazu
    korelacja
    sieć neuronowa
    analiza morfologiczna
    Opis:
    Potrzeby diagnostyki medycznej wad budowy i postawy człowieka wymagają stworzenia prostej metody jego pozycjonowania w trójwymiarowej przestrzeni. Jedną z metod wyznaczania położenia charakterystycznych punktów ciała jest metoda fotogrametryczna. Pomierzone punkty na zdjęciach służą do zbudowania przestrzennego modelu i za pomocą punktów dostosowania umieszczenia go w układzie odniesienia. Fotogrametryczny system do pomiaru 3D punktów ciała ludzkiego opracowany w Zakładzie Fotogrametrii i Informatyki Teledetekcyjnej WGGiIŚ AGH w Krakowie wymaga pomiaru na zdjęciach cyfrowych wybranych miejsc ciała ludzkiego, sygnalizowanych styropianowymi kulkami-markerami oraz środków źrenic oczu. W ramach automatyzacji pomiaru na zdjęciach prowadzone są badania nad metodami detekcji i pomiaru trzech grup punktów: fotopunktów, markerów na pacjencie oraz źrenic oczu Niniejsze opracowanie dotyczy metody automatycznego pomiaru trzeciej grupy punktów pomiarowych. Opracowana metoda detekcji źrenic oczu wymaga zrealizowania celów cząstkowych: detekcji markerów na ciele pacjenta, segmentacji obrazu ciała dla wykrycia głowy z rejonem oczu, wykrycia i pomiaru środków źrenic. Pierwszy z celów osiągnięto wykorzystując metodę korelacji krzyżowej. Do wykrycia rejonu oczu wykorzystano analizę skupień zbioru wspołrzędnych metodą k najbliższych sąsiadów. Dalsze przybliżenie rejonu oczu osiągnięto wykorzystując analizę statystyczną dużej ilości zdjęć pacjentów dla wyznaczenia współczynnika kryterium rejonizacji. Metodyka wyznaczania położenia oczu, centralnych punktów położenia źrenic została oparta na sieciach neuronowych ze wsteczną propagacją błędu. Uzyskana dokładność metody została oceniona na poziomie około 1 piksela, jej skuteczność w znacznej mierze zależy od prawidłowej detekcji markerów na ciele pacjenta.
    The needs of medical rehabilitation requires the creation of a simple method for the positioning of a human body in 3-D space. The method of posture analysis consists in simple visualization of particular characteristic points of the patient’s body. Usually, an assessment of the relative displacement and asymmetry of these points are a reliable measure of pathological body posture deviation. One of the methods of determining the position of characteristic points is the photogrammetric method. The points measured in the images are used to create a spatial model and, based on control points, position it in a reference system. The photogrammetric system for measuring 3D points located on a human body has been developed in the Department of Photogrammetry and Remote Sensing Informatics, Technical University – AGH Kraków. In the system, on digital images (taken with two compact, free-focus-type digital cameras), special markers (light foamed polystyrene balls) located on chosen points of human body and the center of an eye pupil are measured. To make the system more automatic, the research is carried on to automatically detect and measure the three following groups of points: control points, markers located on the human body and eye pupil. In this paper, the method of automatic measurement of last group of points is considered. The developed method of eye pupil detection requires achieving the following goals: detection of markers located on the human body, segmentation of the body image to detect a head, approximate eye localization and, finally, the measurement of a pupil center. The first goal was achieved by using the cross correlation method. The localization of the eyes was done by analyzing the coordinates’ set concentration by k nearest neighbors. The achieved results were divided into two sets pa 1 and pa 2 , which consist of data on the position of markers located on the front and back sides of body. A further approximation of eye location was achieved using statistical analysis of many images to determine the coefficient as a criterion for region membership. The methodology of determination of eye position, and pupil center were based on a neural network with backward error propagation. The achieved accuracy was estimated as 1 pixel, but the efficiency strongly depends on the proper detection of the markers located on the patient’s body.
    Źródło:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji; 2006, 16; 305-317
    2083-2214
    2391-9477
    Pojawia się w:
    Archiwum Fotogrametrii, Kartografii i Teledetekcji
    Dostawca treści:
    Biblioteka Nauki
    Artykuł
      Wyświetlanie 1-2 z 2

      Ta witryna wykorzystuje pliki cookies do przechowywania informacji na Twoim komputerze. Pliki cookies stosujemy w celu świadczenia usług na najwyższym poziomie, w tym w sposób dostosowany do indywidualnych potrzeb. Korzystanie z witryny bez zmiany ustawień dotyczących cookies oznacza, że będą one zamieszczane w Twoim komputerze. W każdym momencie możesz dokonać zmiany ustawień dotyczących cookies