|
|
Detekce a rozpoznávaní tváře s využitím platformy Raspberry Pi
Rozhoňová, Andrea ; Mézl, Martin (oponent) ; Hesko, Branislav (vedoucí práce)
Následující bakalářská práce se věnuje problematice detekce a rozpoznání tváří v obraze. Teoretická část rozděluje metody detekce a rozpoznání obličeje do několika skupin, které jsou poté blíže popsány a vysvětleny. Na konci teoretické části je shrnuto současné využití rozpoznání osob na základě tváří v praxi. V praktické části je implementovaná metoda detekce obličeje jako kombinace přístupu, který využívá haarovy příznaky a přístupu s vyhledáváním pomocí šablony oka. Následné rozpoznání zajišťuje konvoluční neuronová síť. Závěrem jsou shrnuty zásady a problémy spojené s implementací na mikropočítač Raspberry Pi.
|
|
|
Metody hlubokého učení pro segmentaci cév a optického disku v oftalmologických sekvencích
Rozhoňová, Andrea ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Hesko, Branislav (vedoucí práce)
Cílem následující diplomové práce bylo studium problematiky segmentace optického disku a cév sítnice v oftalmologických sekvencích. Teoretická část práce shrnuje principy různých přístupů z oblasti hlubokého učení, které se v souvislosti s danou problematikou využívají. Na základě teoretické části jsou navrženy metody pro segmentaci optického disku a pro segmentaci cév sítnice založené na konvolučních neuronových sítích Linknet, PSPNet, Unet a MaskRCNN. Popisem jejich implementace a následným zhodnocením se zabývá praktická část diplomové práce.
|
|
|
Metody hlubokého učení pro segmentaci cév a optického disku v oftalmologických sekvencích
Rozhoňová, Andrea ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Hesko, Branislav (vedoucí práce)
Cílem následující diplomové práce bylo studium problematiky segmentace optického disku a cév sítnice v oftalmologických sekvencích. Teoretická část práce shrnuje principy různých přístupů z oblasti hlubokého učení, které se v souvislosti s danou problematikou využívají. Na základě teoretické části jsou navrženy metody pro segmentaci optického disku a pro segmentaci cév sítnice založené na konvolučních neuronových sítích Linknet, PSPNet, Unet a MaskRCNN. Popisem jejich implementace a následným zhodnocením se zabývá praktická část diplomové práce.
|
|
|
Detekce a rozpoznávaní tváře s využitím platformy Raspberry Pi
Rozhoňová, Andrea ; Mézl, Martin (oponent) ; Hesko, Branislav (vedoucí práce)
Následující bakalářská práce se věnuje problematice detekce a rozpoznání tváří v obraze. Teoretická část rozděluje metody detekce a rozpoznání obličeje do několika skupin, které jsou poté blíže popsány a vysvětleny. Na konci teoretické části je shrnuto současné využití rozpoznání osob na základě tváří v praxi. V praktické části je implementovaná metoda detekce obličeje jako kombinace přístupu, který využívá haarovy příznaky a přístupu s vyhledáváním pomocí šablony oka. Následné rozpoznání zajišťuje konvoluční neuronová síť. Závěrem jsou shrnuty zásady a problémy spojené s implementací na mikropočítač Raspberry Pi.
|
host ::
RSS.