A katonai gyakorlóruhán lévő rendfokozati jelzések valós idejű felismerése gépi látás és mesterséges intelligencia segítségével

Ma már megszokott, hogy a civil világban a korszerű okostelefonok és tabletek elterjedése miatt egyre inkább megjelennek olyan alkalmazások, amelyek a valós életben látottakat többletinformációval egészítik ki. Ennek alapján ezek az eszközök a kamerakép segítségével felismerik a megadott objektumot, majd annak megfelelően a valóságot virtuálisan kibővítik. A dolgozat célja bemutatni a katonai gyakorlóruhán viselhető tépőzárás rendfokozati jelzések felismerési folyamatát. Ennek során az egyes módszerek elméleti hátterének ismertetésén túl kitérek az OpenCV gépilátás-könyvtár alkalmazására, valamint az erőforrásigény vizsgálatára. A publikációban három főbb objektum felismerésre alkalmas módszert vizsgálok meg: a korrelációs mintaillesztés-alapú felismerést, a kaszkádosított osztályozó alapú felismerést, illetve a jellegzetességmegfeleltetés alapján való felismerést. 
It is now commonplace that, due to the spread of modern smartphones and tablets in the civilian world, applications that supplement what you see in real life with additional information are increasingly appearing. Based on this, these devices use the camera image to recognize a specified object, and accordingly, reality is virtually expanded. The aim of the publication is to present the recognition process of the Velcro rank markings worn on military training clothes. In doing so, in addition to explaining the theoretical background of each method, I will cover the application of the OpenCV machine vision library and the examination of resource requirements. In the publication, I examine three main methods suitable for object recognition: recognition based on correlation pattern matching, recognition based on cascaded classifiers, and recognition based on feature matching.