Doktoraty Wydziału IET

mgr inż. Andrzej Matiolański

Promotor: Prof. dr hab. inż. Andrzej Dziech (AGH)
Dyscyplina: Telekomunikacja

W pracy doktorskiej poruszam zagadnienia związane z algorytmami analizy obrazu, które mogą znaleźć zastosowanie w systemach inteligentnego monitoringu zagrożeń. Wśród nich znajdują się zarówno moje autorskie rozwiązania jak i już istniejące, które zostały przeze mnie udoskonalone. Podczas prac badawczych starałem się mieć na uwadze, że opracowywane algorytmy będą działać w rzeczywistych systemach monitoringu. Istotnymi czynnikami, jakie wpływały na efektywność rozwiązania były szybkość działania oraz wysoka skuteczność, a także możliwość dostosowania do zmiennych warunków. Każdy z zaprezentowanych algorytmów można parametryzować czyli dostosować do szczególnych warunków w jakich ma pracować. Zdolność ta jest istotna z uwagi na mnogość rozwiązań sprzętowych oraz warunków w których pracują systemy monitoringu. Dzięki parametryzacji istnieje możliwość optymalnego wykorzystania metod rozpoznawania obrazu we współpracy z różnymi modelami kamer, możliwość adaptacji do zmieniających się warunków atmosferycznych czy realizowanie dedykowanych scenariuszy użycia. Zgodnie z założeniami inżynierii kluczowe jest zachowanie równowagi pomiędzy szybkością działania, jakością rozwiązania i kosztem wdrożenia (ang. engineering triangle). Parametryzacja pozwala na wzmocnienie pożądanych cech rozwiązania np. poprawę szybkości działania kosztem jakości rozpoznawania obiektów. Różne scenariusze użycia prezentowanych algorytmów mogą wymagać odmiennego dostosowania.

Pełna wersja streszczenia (wersja polska)
Pełna wersja streszczenia (wersja angielska)

Recenzja - Prof. dr hab. inż. Adam Dąbrowski

Recenzja - Prof. dr hab. inż. Zygmunt Wróbel

1. CCTV object detection with fuzzy classification and image enhancement / Andrzej MATIOLAŃSKI, Aleksandra Maksimova, Andrzej DZIECH Multimedia Tools and Applications ; ISSN 1380-7501. — 2016 vol. 75: 10513. doi:10.1007/s11042-015-2697-z, Abstr.. — tekst: https://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2Fs11042-015-2697-z.pdf
2. Automated detection of firearms and knives in a CCTV image / Michał GREGA, Andrzej MATIOLAŃSKI, Piotr GUZIK, Mikołaj LESZCZUK Sensors [Dokument elektroniczny]. — Czasopismo elektroniczne ; ISSN 1424-8220. — 2016 vol. 16 iss. 1 art. no. 47, s. 1–16. — Wymagania systemowe: Adobe Reader. — Bibliogr. s. 14–16, Abstr.. — Publikacja dostępna online od: 2016-01-01. — tekst: http://wbg2.bg.agh.edu.pl/han/atoz/www.mdpi.com/1424-8220/16/1/47/pdf
3. The efficient real- and non-real-time make and model recognition of cars / Remigiusz Baran, Andrzej GŁOWACZ, Andrzej MATIOLAŃSKI Multimedia Tools and Applications ; ISSN 1380-7501. — 2015 vol. 74 iss. 12, s. 4269–4288. — Bibliogr. s. 4285–4287, Abstr.. — tekst: http://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2Fs11042-013-1545-2.pdf
4. Real data performance evaluation of CAISS watermarking scheme / Piotr GUZIK, Andrzej MATIOLAŃSKI, Andrzej DZIECH Multimedia Tools and Applications ; ISSN 1380-7501. — 2015 vol. 74 iss. 12, s. 4437–4451. — Bibliogr. s. 4449, Abstr.. — tekst: http://link.springer.com/content/pdf/10.1007%2Fs11042-013-1544-3.pdf
5. Automated optimization of object detection classifier using genetic algorithm / Andrzej MATIOLAŃSKI, Piotr GUZIK W: Multimedia communications, services and security : 4th international conference MCSS 2011 : Krakow, Poland, June 2–3, 2011 : proceedings / eds. Andrzej Dziech, Andrzej Czyżewski. — Berlin ; Heidelberg : Springer-Verlag, 2011 + CD. — (Communications in Computer and Information Science ; ISSN 1865-0929 ; 149). — ISBN: 978-3-642-21511-7. — S. 158–164. — Bibliogr. s. 163–164, Abstr. —-