\\
==== Zaproszenie na obronę pracy doktorskiej ====
\\
^DZIEKAN i RADA WYDZIAŁU ELEKTROTECHNIKI, AUTOMATYKI, INFORMATYKI i INŻYNIERII BIOMEDYCZNEJ AKADEMII GÓRNICZO-HUTNICZEJ im. ST. STASZICA W KRAKOWIE^^
|    zapraszają na \\ publiczną dyskusję nad rozprawą doktorską \\  \\ //mgra inż. Marcina Kmiecia//  ||
|   **WYKRYWANIE NIEBEZPIECZNYCH PRZEDMIOTÓW W AUTOMATYCZNIE ANALIZOWANYCH SEKWENCJACH WIDEO**   ||
^   Termin:|27 maja 2013 roku o godz. 12:00|
^   Miejsce:|pawilon B-1, sala 4, al. Mickiewicza 30, 30-059 Kraków|
^   PROMOTOR:|prof. dr hab. inż. Ryszard Tadeusiewicz – Akademia Górniczo-Hutnicza|
^   RECENZENCI:|prof. dr hab. Mariusz Flasiński – Uniwersytet Jagielloński|
^   :::|prof. dr hab. inż. Marek Gorgoń – Akademia Górniczo-Hutnicza|
|          Z rozprawą doktorską i opiniami recenzentów można się zapoznać  \\ w Czytelni Biblioteki Głównej AGH, al. Mickiewicza 30    ||   
\\ 
==== Streszczenie ==== 
\\
**Wykrywanie niebezpiecznych przedmiotów w automatycznie analizowanych sekwencjach wideo** \\ \\
//mgr inż. Marcin Kmieć// \\ \\
**Promotor:** prof. dr hab. inż. Ryszard Tadeusiewicz \\
**Dyscyplina:** Automatyka i Robotyka \\ \\
W pracy zaprezentowane zostały trzy metody służące do detekcji niebezpiecznych przedmiotów w sekwencjach wideo opracowane z myślą o konkretnej klasie obiektów, tj. noży. Noże są obiektami trudnymi do detekcji wizyjnej z uwagi na ich olbrzymie zróżnicowanie, mały rozmiar oraz wysoką refleksyjność. Posiadają jednak wspólną cechę tj. kształt, co umożliwia ich detekcję. \\ 

Pierwsza z przedstawionych metod wykorzystuje deskryptory obrazu //Histograms of Oriented Gradients// i klasyfikator SVM, dopasowany do badanego problemu. Druga z metod oparta jest o algorytm //Active Appearance Models//, dotychczas stosowany w lokalizacji. Dzięki zastosowaniu detekcji narożników możliwe było jego wykorzystanie do detekcji obiektów w obrazach. Trzecia z przedstawionych metod opiera się na opracowanym przez autora zbiorze cech bazujących na rozkładzie dominujących orientacji krawędzi.  \\ 

Celem leżącym u podstaw podjętej tematyki było opracowanie algorytmu, który w sposób automatyczny analizowałby obraz wideo pochodzący z monitoringu wizyjnego, czym wspierałby pracę operatora telewizji przemysłowej. W pracy przedstawiony został taki system oraz sprawdzona została jego skuteczność na przykładowych nagraniach wideo.  \\ 

Jednym ze stawianych wymogów było działanie systemu w czasie zbliżonym do rzeczywistego. W celu spełnienia tego wymogu został on zaimplementowany z użyciem obliczeń równoległych w graficznej jednostce obliczeniowej \\ w technologii CUDA.  \\ \\

==== Ważniejsze publikacje autora rozprawy ====
\\
  - Towards robust visual knife detection in images: active appearance models initialised with shape-specific interest points / Marcin KMIEĆ, Andrzej GŁOWACZ, Andrzej DZIECH // W: Multimedia communications, services and security : 5th international conference, MCSS 2012 : Krakow, Poland, May 31–June 1, 2012 : proceedings / eds. Andrzej Dziech, Andrzej Czyżewski. — Berlin ; Heidelberg : Springer-Verlag, cop. 2012. — (Communications in Computer and Information Science ; ISSN 1865-0929 ; 287). — ISBN 978-3-642-30720-1. — S. 148–158. — Bibliogr. s. 157–158, Abstr. //
  - An approach to robust visual knife detection / Marcin KMIEĆ, Andrzej GŁOWACZ // Machine Graphics & Vision : international journal ; ISSN 1230-0535. — 2011 vol. 20 no. 2 s. 215–227. — Bibliogr. s. 226–227, Abstr. //
  - New optical character recognition method based on Hu invariant moments and weighted voting / Marcin KMIEĆ // Journal of Applied Computer Science ; ISSN 1507-0360. — 2011 vol. 19 no. 1 s. 33–50. — Bibliogr. s. 50, Abstr. //
  - Visual detection of knives in security applications using Active Appearance Models / Andrzej GŁOWACZ, Marcin KMIEĆ, Andrzej DZIECH / Multimedia Tools and Application ; ISSN 1573-7721  **[LISTA FILADELFIJSKA]**           Dostęp: http://link.springer.com/article/10.1007/s11042-013-1537-2/fulltext.html