Smyslem aplikace je detekce prstu, z daného úhlu pohledu v několika snímcích. Jednotlivé snímky mají rozdílnou intenzitu osvětlení prostu a tedy i jinou vidítelnost krevního řečiště prstu. Úkolem je z několika snímků s jinou intenzitou osvětlení vytvořit a otestovat algoritmy pro složení snímků za účelem zvýšení viditelnosti krevního řečiště prstu.
Zadání bude přesněji specifikováno dle domluvy se zájemcem.

Create and test algorithms for composition of image with visible finger veins to increase a quality of image.

Cílem práce je seznámit se s problematikou automatického sledování objektů v návaznosti na řízení kamerového manipulátoru s využitím moderních neuronových sítí.

V rámci řešení student:

- provede rešerši existujících sítí vhodných pro účely sledování objektů ve videu,
- navrhne a implementuje rozhraní pro propojení výstupu sítě a stávajícího dohledového systému SAOTS od výzkumné skupiny STRADE,
- integruje vybrané modely sítí do aplikace pro řízení manipulátoru,
- zhodnotí výhody a nevýhody takového řešení.

The aim of the thesis is to get acquainted with the problem of automatic object tracking in relation to the control of a camera manipulator using modern neural networks. Within the framework of the solution the student should perform a research of existing networks suitable for the purpose of object tracking in video, design and implement an interface to connect the output of the network and the existing SAOTS surveillance system from the STRADE research group, integrate selected network models into a manipulator control application, evaluate the advantages and disadvantages of such a solution.

Cílem práce je seznámit se s aktuálním stavem dohledového sledovacího systému na velké vzdálenosti (SAOTS) vyvinutého skupinou STRADE (https://strade.fit.vutbr.cz/) a jeho následná inovace. V oblasti hardware jde o výběr vhodné inovace hardware zaměřeného na aplikace počítačového vidění. V oblasti software se pak jedná o návrh a implementaci sjednocující aplikace, která umožní snadno ovládat celou platformu aktuálně obsluhovanou několika separátními aplikacemi.

The aim of this project is to present the current state of the long-range surveillance and tracking system (SAOTS) developed by the STRADE group(https://strade.fit.vutbr.cz/) and its subsequent innovation. In the hardware domain, it concerns the selection of a suitable hardware upgrade aimed at computer vision applications. In the software domain, it is then the design and implementation of a unifying application that allows easy control of the entire platform currently served by several separate applications.

Cílem je nasnímat prst pomocí tří kamer, za vhodné vlnové délky, fotografie spojit, extrahovat otisk prstu a vytvořit z něj 2D válený otisk.
Z fotografií by bylo vhodné vytvořit i 3D model a na výsledném obrázku otisku vyznačit markanty.

The goal is to scan a finger using three cameras, at suitable wavelengths, combine the photos, extract the fingerprint and create a 2D rolled print from it.
It would be advisable to create a 3D model from the photos and to mark the markings on the resulting image.

Hlavním účelem zadání je vytvořit generátor obrázků, z předem vygenerované struktury krevního řečiště prstu. Součástí bude dodán 3D model krevního řečiště. Daný model bude potřeba převést do obrazové formy, tedy formy, kterou zobrazují snímače.
Zadání bude přesněji specifikováno dle domluvy se zájemcem.

The main goal is create images of finger veins, which will simulate data from finger vein scanner device. 3D model of finger vein structure will be available, to generate a multiple images.

Smyslem zadání je navrhnout a vytvořit aplikaci, která bude zpracovávat snímky kde je více úhlů pohledu na jeden prst. Aplikace musí extrahovat jednotlivé pohledy, kde pozice pohledu jsou známy. Následně vytvořit masku prstu, a definovat společné body zájmu pro normalizaci prstu v jednotlivých pohledech.
Zadání bude přesněji specifikováno dle domluvy se zájemcem.

This topic is about extraction of the finger from the image. Definition of the mask of finger and normalisation of finger in multiple angle of view.

Cílem práce je vytvořit řešení pro generování plně syntetických snímku obličeje, které jsou využitelné pro trénování síti pro rozpoznávání podle obličeje. Jedná se o aktuálně řešenou problematiku.

Cílem této práce je provést redukci modelu vybrané neuronové sítě pro detekci obličeje. Pro zmenšení velikosti použíjte metodu Pruning.

Jedná se o metody simulace, které transformují otisk na jiný typ. Výchozí typ bude dotekový otisk prstu transformace mohou být na bezkontaktní (fotka), rolovaný, patentní (krev, inkoust), latentní (zvýrazněný práškem, ninhydrinem), plastický (zanechaný např. v keramice). U některých transformací má smysl i reverzní operace, u některých bude potřeba simulovat i další poškození/úpravy typické pro otisky daného typu (převážně pozadí).
Další částí bude analýza databáze. Podle zaměření analýza kvality, skóre porovnání, anotace databáze, úspěšnosti převodů a úprav, atp.

Transformation between touch-based fingerprints to various other types (contactless, patent, latent, plastic) including specific damages (usually background).

Implementujte algoritmus pro automatické ostření pro existující fundus kameru. Snímací zařízení obsahuje kameru s pohyblivým motorizovaným objektivem, pomocí kterého je potřeba zaostřit kameru na duhovku a sítnici oka. Systém musí být schopen kompenzovat pohyb snímané osoby.

Implement an autofocus algorithm for an existing fundus camera. The acquisition device includes a camera with a moving motorized lens, which is needed to focus the camera on the iris and retina of the eye. The system must be able to compensate for movement of the subject.

Zadání bude přesněji specifikováno dle domluvy se zájemcem. Předběžně - jedná se o simulaci pozadí latentních otisků nebo různých technologii snímačů otisků prstů do syntetických (umělých) otisků prstů tak, aby vypadaly více jako reálné otisky. Bude nutné se seznámit se s rozdíly mezi dokonalým syntetickým otiskem, otiskem získaným ze senzoru a pozadím dle jednotlivých senzorů (DB jsou k dispozici nebo jsou k dispozici snímače). Do dokonalého syntetického otisku prstu pak bude třeba dogenerovat toto pozadí dle zvolené technologie. Vygenerovat sadu takto upravených otisků a zhodnotit výsledky. V tomto zadání je možné pokračovat v rozpracovaném řešení a výrazně ho rozšířit.

The goal is to simulate realistic background into synthetic fingerprint images. Background could be from various sensors or usual latent fingerprint background.

Jedná se o vylepšení (nebo znovu napsání) generátoru syntetických otisk prstu.
Stávající generátor vytváří otisky na základě markantů (bifurkace/ukončení), upravit se dá hustota linii, nastavení filtru, tvar otisku a třída reps. pole orientací. Vylepšení může být generováním složitějších markantů (ostrov, průsečná linii atd.), vylepšení celkové funkcionality (uvěřitelnost výsledků), rozšíření o generování rolovaného otisku a/nebo generování celého otisku dlaně. Dalšími menšími rozšířeními (bylo by vhodné kombinovat jich více) jsou generování statistik a anotací vygenerovaných otisků, možnost automatizovaného generování, rozšíření GUI v oblasti poškozování, anotace poškození, integrace některých externích poškozovacích algoritmů, použití metod pro úpravu okraje otisku.

The goal is to improve synthetic fingerprint generation part of SyFDaS. There are several parts which could be improved. For the final description it is expected to finish one maximally two of these points (so there could be several thesis description generated from this one - based on candidate preferences). What can be improved:
Generation of structured information about generated fingerprint (minutiae, class, singularities, density etc.).
Generation of fingerprint based on template.
Generation of several realistically looking backgrounds.
Automation of the generation ("clever" randomisation of input data).
Improvement of class specification/different minutiae for fingerprint generation.
Extend the generation to generate rolled fingerprints/whole finger/palmprint.

Jedná se o tvorbu metodu detekce živosti (prezentačního útoku) na snímcích otisků prstů s experimentálního zařízení/termokamery. Součástí bude nasnímání databáze otisků a falzifikátů příp. i úprava experimentálního zařízení (či příprava snímání v případě využití termokamery).

The goal is to create methods to detect presentation attack on images with fingerprint and vein/thermogram. Preparation of database will be needed as well as some cooperation with creation fingerprint+vein device or position of thermal cameras.

Zadání bude přesněji specifikováno dle domluvy se zájemcem. Zadáním je rychlé zpracování a zobrazení, případně navržení úpravy intenzity osvětlení pro program provádějící skenování krevního řečiště prstu z různých úhlu pohledu.
Zařízení se skládá z několika na sobě nezávislých světelných zdrojů jejiž intenzita se musí upravovat podle tvaru prstu. Jedná se o zpracování obrazu, kde HW oblast je již vyřešena.

The goal of this work is processed image in real-time from finger vein scanner device and set the illumination to increase a visibility of finger vein structure.

- Cílem je využít 3D tiskárnu nebo robotickou ruku na psaní věrohodných podpisů.
- Pravděpodobně bude také nutné vytvořit i pero pro nasnímání podpisu nebo využít tablet.
- Možnost inspirovat se předchozí prácí.
- Práce vyžaduje práci s HW i SW.
- Alternativně by šlo generovat různé podpisy (ze zadaného textu) pomocí ML.

- The goal is to use a 3D printer or a robotic hand to write credible signatures.
- It will probably also be necessary to create a pen to capture the signature or use a tablet.
- Possibility to be inspired by previous work.
- Work requires work with on both HW and SW.
- Alternatively, it would be possible to generate different signatures (from the entered text) using machine learning.

1) Prostudujte technologii multispektrální detekce živosti pro otisky prstů a celé ruky.
2) Analyzujte snímky z dodaných databází, popř. dohledejte další volně dostupné databáze.
3) Navrhněte algoritmus, který z multispektrálních snímků rozhodne, zda-li se jedná o živou či neživou ruku (falzifikát).
4) Navržený algoritmus implementujte.
5) Vyhodnoťte úspěšnost klasifikace živosti.
6) Proveďte experimentální ověření softwarového řešení a dosažené výsledky shrňte. Diskutujte možná rozšíření.

1) Study multispectral liveness detection technology for fingerprints and whole hands.
2) Analyze images from the supplied databases, or find other freely available databases.
3) Design an algorithm which of the multispectral images decides whether it is a living or non-living hand (counterfeit).
4) Implement the proposed algorithm.
5) Evaluate the success of the liveness classification.
6) Perform an experimental verification of the software solution and summarize the results obtained. Discuss possible extensions.

S využitím existujícího modulu mikro satelitu založeného na lineárním CCD senzoru implementujte systém schopný určit vzájemnou polohu satelitu a slunce. Jedná se o platformu založenou na mikrokontroléru STM32.

Using an existing micro satellite module based on a linear CCD sensor, implement a system capable of determining the relative position of the satellite and the sun. This is a platform based on the STM32 microcontroller.

Na poskytnutých snímcích sítnice lidského oka je potřeba určit entropii v okolí vybrané oblasti. Například se může jednat o množství informace v okolí vybraného pixelu. To může být určeno například na základě množství barev, rozsahu barevné palety nebo kontrastu v okolí vybraného bodu v obraze. Cílem je poté takto ohodnotit celý obraz a na základě ohodnocení nalézt nejvhodnější řez obrazem tak, aby se vyhýbal oblastem kde pravděpodobně nachází nějaká informace.

On the provided images of the retina of the human eye, the entropy around the selected area needs to be determined. For example, it may be the amount of information around a selected pixel. This may be determined, for example, based on the amount of color, the range of the color palette, or the contrast around the selected pixel in the image. The goal is then to evaluate the entire image in this way and, based on the evaluation, apply the most appropriate cut through the image to avoid areas where information is likely to be located.

Cílem je vytvořit aplikaci pro automatizovanou verifikaci jedince na základě snímků sítnice. Poskytnuta bude také databáze snímků sítnice. Podrobnosti úkolu budou upřesněny po dohodě.

The goal is create an application for automated verification of an individual based on retinal images. The database of retinal images will also be provided. The details of the task will be discussed more precisely by agreement.

Cílem je navrhnout a implementovat algoritmus pro automatizované hodnocení kvality obrazu sítnice. Poskytnuta bude také databáze snímků sítnice. Podrobnosti zadání budou upřesněny po dohodě.

The goal is to design and implement an algorithm for automated evaluation of the retinal image quality. The database of retinal images will also be provided. The details of the task will be discussed more precisely by agreement.

Get acquainted with face recognition. More importantly, focus on algorithms for recognizing people by non-frontal face.
Find relevant datasets that can be used to recognize people from different angles and summarize information about them.
Propose a solution for recognizing people by face from different angles.
Implement the proposed solution in Python.
Compare the success of your algorithm with existing ones. Based on the obtained results, suggest possibilities of expansion.

Cílem práce je modifikovat algoritmus ArcFace a pokusi se zlepšit výkonost při rozpoznávání osob podle obličeje.
ArcFace: https://github.com/peteryuX/arcface-tf2

Seznamte se s dostupnými kamerovými systémy pro monitorování veřejného prostranství. Zjistěte, jaké jsou nedostatky těchto systémů při rozpoznávání obličeje.
Sumarizujte dostupné algoritmy strojového učení pro detekci obličeje. Zaměřte se na řešení detekce obličeje v nekvalitních videozáznamech (nízké rozlišení, špatné světelné podmínky).
Navrhněte řešení pro detekci obličeje v záznamech z kamer. Detektor zaměřte především na situace, kdy je obličej částečně zakrytý.
Navržený algoritmus implementujte v libovolném programovacím jazyce. Vytvořte k němu jednoduché uživatelské prostředí. Výsledná aplikace bude určená pro operační systém Linux.
Proveďte experimenty s cílem porovnat výkonnost vašeho detektoru s existujícími detektory.

Seznamte s problematikou antropometrie lidského obličeje a zjistěte, jak se liší lidský obličej mezi významnými haploskupinami.
Seznamte se s algoritmy pro detekci významných bodů ve snímku obličeje. Především se zaměřte na algoritmy, které dokáží detekovat antropometrické body.
Navrhněte algoritmus, který v sadě snímků provede detekci antropometrických bodů obličeje a provede analýzu vývoje daného obličeje v čase.
Navržené řešení implementujte v programovacím jazyce Python a vytvořte k němu jednoduché uživatelské prostředí.
Proveďte experimenty zaměřené na určení změny poměrů antropometrických bodů v průběhu času. Výsledky diskutujte a navrhněte další rozšíření.

Zadání bude přesněji specifikováno dle domluvy se zájemcem. Účelem práce je vytvoření aplikace na zpracování obrazu s prstem z více úhlů pohledu a viditelným krevním řečištěm. Aplikace by tak měla zvýraznit krevní řečitě pro další ohodnocení za účelem rozpoznání osoby na základě krevního řečiště prstu.

The goal is create application for image processing to determine blood vessels in the finger from multiple angle o view. The database is available.