|
|
Klasifikace vad
Benda, Jan ; Richter, Miloslav (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Práce se zabývá návrhem a vytvořením klasifikátorů defektů vad nalezených na pásech kontinuální výroby. Nejprve se práce věnuje rešerši používaných metod pro klasifikaci obrazu a analýze vlastností dodaných vzorů vad na textilii. Poté je popsáno vytvořené rozhraní klasifikátoru a vytvořené grafické rozhraní pro práci s klasifikátorem. Závěrečná část práce je věnována implementaci klasifikátorů a zhodnocení jejich spolehlivosti na dodaných vzorcích vad.
|
|
|
Detekce obličejů ve videu
Kolman, Aleš ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou detekce obličejů ve videu. Naleznete v ní souhrn základních barevných modelů. Poté je uveden popis a srovnání základních metod pro detekci lidské kůže s praktickou ukázkou implementace parametrického detektoru. Následuje teoretický základ pro detekci obličejů a sledování obličejů ve videu obsahující výčet základních pojmů a metod této problematiky. Vyšší důraz je kladen na popis algoritmu strojového učení AdaBoost a na popis možnosti použití Kalmanova filtru pro účely sledování detekovaných obličejů. V podlesní části práce jsou uvedeny návrh, implementace a testování knihovny realizované v rámci této diplomové práce.
|
|
|
Klasifikační metody analýzy vrstvy nervových vláken na sítnici
Zapletal, Petr ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá klasifikací vrstvy nervových vláken na sínici. Pro klasifikaci jsou použita data získaná šesti různými metodami texturní analýzy. Každá metoda vypočítá ze vstupních obrazů vektor příznaků, který je pro danou skupinu charakteristický. Vlastní třídění je realizováno třemi algoritmy učení s učitelem a jedním algoritmem učení bez učitele. Jako první je otestován algoritmus Ho-Kashyap. Poté Bayessovský klasifikátor NDDF (Normal Density Discriminant Function) a pro třetí klasifikátor je použita metoda nejbližších sousedů (Nearest Neighbors) k-NN. Jako poslední je zde odzkoušen klasifikátor K-means, který pracuje na principu shlukové analýzy. Pro větší kompaktnost jsou použity tři metody výběru testovacích dat pro algoritmy učení s učitelem. Jsou to „Repeated random subsampling cross validation“, „K-fold cross validation“ a „Leave one out cross validation“. Všechny použité třídící algoritmy jsou nakonec porovnány podle výsledné chyby klasifikace.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo vytvořit aplikaci, která je schopna s dostatečnou přesností a rychlostí tuto úlohu naplnit. Základní řešení obnáší detekci význačných bodů a extrakci lokálních příznaků, tvorbu vizuálního slovníku shlukováním metodou k-means a jeho reprezentaci pomocí k-dimenzionálního stromu. Fotografie je reprezentována pomocí histogramu početnosti výskytu vizuálních slov (bag of words). Úlohu vlastního klasifikátoru plní SVM (support vector machines). Dále je základní řešení obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných korelogramů pro doplňkový popis obrazu, extrakci lokálních příznaků v opponent color space a měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
|
|
Optický postranní kanál
Kolofík, Josef ; Mačák, Jaromír (oponent) ; Martinásek, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou optického postranního kanálu a využitím neuronové sítě jako klasifikátoru dat. První část práce se zabývá základy kryptografie a útoky na kryptografický modul. Druhá část práce se zabývá metodami odkrytování mikrokontroléru, technologickými postupy odkrytování a metodami detekce fotonu. Třetí část práce se zabývá využitím neuronové sítě jako základu softwaru pro rozpoznávání a klasifikaci dat. V závěru práce je popsán postup při vytváření tohoto softwaru, rozebrán zdrojový kód a otestována funkčnost celého řešení.
|
|
|
Využití grafického procesoru jako akcelerátoru - technologie OpenCL
Hrubý, Michal ; Jošth, Radovan (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá technologií OpenCL a jejím využitím pro detekci objektů. První část je zaměřená na popis principů technologie OpenCL a základní teorii o detekci objektů. Následuje kapitola analýzy, kde je navržená metoda zpracování s přihlédnutím na možnosti OpenCL. Další část popisuje samotnou implementaci detekční aplikace a experimentálně vyhodnocuje výkon detektoru. Poslední kapitola shrnuje dosažené výsledky.
|
|
|
Decision Tree Design Based on Evolutionary Algorithms
Benda, Ondřej ; Trzos, Michal (oponent) ; Karásek, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with two algorithms for data stream mining - the Very Fast Decision Tree (VFDT) and the Concept-adapting Very Fast Decision Tree (CVFDT). The decision tree based classification is explained. The essential idea of the Hoeffding Tree, which is the base of VFDT and CVFDT algorithms is described. Both algorithms VFDT and CVFDT are explained in more detail. Further this work deals with the design of the Genetic Programming algorithm, which is used for an image object classifier evolving. This classifier is used as alternative approach of object classification in the Viola-Jones framework. All algorithms are implemented in programming language Java. The implementation is described. The algorithm GP is integrated into the “Image Processing Extension” library of the program RapidMiner. The VFDT and CVFDT are tested on the synthetic and real text data. The GP algorithm is tested on the image data for the object classification. The evolved classifier is tested on the object in image detection.
|
|
|
Klasifikace pohybových abnormalit pomocí genetického programování
Chudárek, Aleš ; Mrázek, Vojtěch (oponent) ; Drahošová, Michaela (vedoucí práce)
Při potlačování příznaků Parkinsonovy nemoci je pro pacienta velice důležité správné dávkovaní léků. Nesprávné dávkování může zapříčinit buďto nedostatečné potlačení příznaků nebo naopak při vysokých dávkách dochází k vedlejším účinkům, například dyskinezii. Ta se projevuje nedobrovolným pohybem svalů. Tato práce se zabývá problematikou automatizované klasifikace dyskinezie z pohybových dat nasnímaných pomocí tříosého akcelerometru umístěného na těle pacienta. V této práci je klasifikátor dyskinezie automatizovaně navrhován pomocí Kartézského genetického programování. Navržený klasifikátor dosahuje velmi dobré kvality při klasifikaci závažné míry dyskinezie (AUC = 0,94), což je srovnatelný výsledek jako u technik prezentovaných v odborné literatuře.
|
|
|
Detekce tváří v obraze
Škrobák, Dalibor ; Číka, Petr (oponent) ; Kyselý, František (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekci tváře ve statickém obrazu. Teoretická část práce je zaměřena na barevné modely využívané pro detekci kůže v obraze (RGB, HSI, YCbCr), metodami využívající barevnou složku obrázků k detekci kůže (explicitní, parametrické či neparametrické metody), metrikou obrazu, detekci hran, matematickou morfologií, metodami pro klasifikaci tváře (příznakové metody, invariantní metody, znalostní metody, metody založené na porovnávání šablon). Praktická část obsahuje konkrétní návrh a praktickou realizaci dvou algoritmů detekující barvu kůže v obraze (jednoduchá metoda založená na Cr chrominační složce a statistická metoda). Praktická část také obsahuje návrh a praktickou realizaci dvou klasifikátorů tváře (příznaková metoda a metoda porovnávání šablon).
|
|
|
Optimalizace algoritmů pro zpracování obrazu v C++ pomocí šablon
Čepl, Radek ; Vyskočil, Michal (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá optimalizací algoritmu AdaBoost pro zpracování obrazu v C++ pomocí šablon. Zaměřuje se především na efektivní vyhodnocení Haarových příznaků pevné velikosti. Je zde porovnána rychlost detekce při klasickém a šablonovém vyhodnocení příznaků. Celá aplikace je vytvořena pomocí jazyka C++ s vyuţitím grafické knihovny OpenCV a knihovny TinyXML a je testována v prostředí operačního systému Windows XP.
|
host ::
RSS.