Detektorom hrán a vyhodnocovaniu výsledkov pomocou tabuľky klasifikácii s použitím jazyku Python a knižnice OpenCV je venovaná práca Miroslava Snopka, školiteľom bol Michal Vagač, Katedra informatiky Fakulty prírodných vied UMB v Banskej Bystrici. Hlavným cieľom práce, ktorá nesie názov Analýza a vyhodnotenie výsledkov detektorov hrán použitím tabuľky klasifikácií (Analysis and evaluation of results given by line detectors with confusion matrix), je názorná ukážka celého procesu od získavania ground truth dát až po vykreslenie precision recall krivky a objasnenie použitých termínov.
Ako vstupné dáta budú použité výstupy vybraných detektorov hrán. Teoretická časť práce je venovaná detektorom hrán a objasneniu niektorých základných pojmov z danej problematiky. Ďalej sa venuje tabuľke klasifikácií a popisuje jednotlivé parametre, potrebné pre jej výpočet a vysvetľuje pojem ground truth. V praktickej časti práce je opísaný postup riešenia daného problému od tvorby ground truth až po analýzu a vyhodnotenie výstupu.
„Používanie počítačového videnia v bežnom živote sa stáva stále viac a viac jeho bežnou súčasťou. Počítačové videnie ako odbor vzniklo v 60-tych rokoch minulého storočia so snahou automatizovať úlohy, ktoré dokáže vykonávať ľudské oko. K širšej verejnosti sa táto disciplína dostala až po roku 2000, v ktorom vznikla knižnica OpenCV. Odvtedy záujem o tento vedný odbor narastal rapídnou rýchlosťou.“ Jedným z odvetví počítačového videnia sú podľa autora aj detektory hrán. „Tie používame na zachytenie dôležitých vlastností z obrazu za účelom ich ďalšieho spracovania. Každý má svoje výhody a nevýhody použitia a niekedy môže byť náročné vybrať vhodný detektor. Na výber najvhodnejšieho detektora nám poslúžia miery odvodené z tabuľky klasifikácií, vďaka ktorým získame prehľad o tom, ktorý detektor je najvhodnejší pre naše použitie v APVV projekte ´Automatizované spracovávanie trasologických objektov´.“
Dôvodom vzniku detektorov hrán bola podľa autora práce hlavne snaha o zachytenie dôležitých vlastností z obrazu a následnom použití len týchto vlastností, čo obzvlášť redukovalo množstvo dát, s ktorými potom mohli ďalej pracovať. „Automatizácia ľudskej činnosti by nebola možná, keby stroj ´nevidel´. Musel sa naučiť fungovať ako ľudské oko, ktoré dokáže vidieť v získanom obraze rozdiely medzi jednotlivými objektmi na základe rozdielov vo farbe, lome svetla alebo štruktúre povrchu daného predmetu. Detektory hrán fungujú práve na princípe vyhľadávania hraníc medzi jednotlivými farbami alebo intenzitami pixelov. Hrana je teda miesto v zhluku pixelov, v ktorom sa prudko mení ich intenzita. Pod prudkou zmenou v intenzite pixelov môžeme rozumieť prahovú hodnotu nastavenú užívateľom.“
Cieľom práce bolo objasniť niektoré pojmy v problematike vyhodnocovania detektorov hrán. V praktickej časti autori vytvorili ground truth obraz, voči ktorému porovnávali výsledky získané po aplikovaní vybraného detektoru. „Nami navrhnutý softvér je možné použiť v budúcnosti na vyhodnotenie ďalších detektorov a tak umožniť ich vzájomné vyhodnotenie. Táto práca dá čitateľovi prehľad, ako funguje proces vyhodnocovania od počiatočného získavania dát až po samotné vyhodnotenie,“ konštatovali realizátori projektu.
Príspevok vyšiel v rámci zborníka Študentskej vedeckej konferencie 2018 Fakulty prírodných vied UKF v Nitre a Fakulty prírodných vied UMB v Banskej Bystrici. (zborník)
Študentské vedecké konferencie sú jedinečnou príležitosťou pre študentov prezentovať výsledky svojej vedecko-výskumnej práce, vyskúšať si a zažiť jedinečnú atmosféru vedeckej konferencie a v neposlednej miere aj získať možnosť publikovať svoj prvý príspevok. Pre mnohých študentov je to možno prvá, avšak veľmi dôležitá osobná skúsenosť s vedeckým životom.
Tentokrát mali možnosť stretnúť sa študenti Fakulty prírodných vied UKF v Nitre a Fakulty prírodných vied UMB v Banskej Bystrici na spoločnej Študentskej vedeckej konferencii (ŠVK). Konferenciu hostila Fakulta prírodných vied UKF v Nitre. Študenti bakalárskeho, magisterského a prvého ročníka doktorandského štúdia úspešne prezentovali výsledky svojho výskumu v sekciách konferencie: Biológia; Ekológia a environmentalistika; Fyzika, Chémia a Matematika; Geografia a regionálny rozvoj; Informatika; Didaktika biológie, geografie; Didaktika matematiky, fyziky, informatiky a techniky.
Informačný a foto zdroj:
https://konferencie.ukf.sk/index.php/svk/svk2018 (september 2018)
autori príspevku: Miroslav Snopko; Školiteľ: Michal Vagač
Spracovala: Slávka Cigáňová (Habrmanová), NCP VaT pri CVTI SR
Ilustračné foto: Pixabay.com /Pexels/
Uverejnila: VČ