|
|
Detekce Elliotových vln
Kaleta, Marek ; Šperka, Svatopluk (oponent) ; Petřík, Patrik (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí Elliottových vln, statistického nástroje k popisu a předvídání trhu. Práce obsahuje návrhy možných metod jejich detekce a jejich zhodnocení. Z možných metod je pak rozpracována detekce impulsů pomocí umělých neuronových sítí, konkrétně množiny vícevrstvých perceptronů zapojených do jednoduché committee machine. Výstupem práce je program detekující Elliottovy vlny. Program hledá vlny přímo na vstupní časové řadě pomocí neuronových sítí a pak na tvoří hierarchickou strukturu vln.
|
|
|
Odhad parametrů objektů z obrazů
Přibyl, Bronislav ; Hradiš, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Rapidní rozvoj komunikačních technologií v posledním desetiletí zapříčinil zvýšení objemu informací, které lidé a organizace generují a sdílejí. V současné spleti je stále těžší identifikovat relevantní zprávy, protože ještě neexistují nástroje a techniky pro inteligentní správu informace v masovém měřítku. Obrazová informace je vzhledem k multimediální povaze dnešních médií stále frekventovanější a důležitější. Tato práce popisuje software pro automatický odhad předem definovaných vlastností objektů v obraze. Je také popsána implementace tohoto algoritmu v jazyce C++.
|
|
|
Vylepšení generování vzorů pro detekci škodlivého kódu
Štěpánek, Martin ; Regéciová, Dominika (oponent) ; Křivka, Zbyněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickým generováním vzorů, které jsou využitelné pro detekci škodlivého kódu. Cílem je vytvořit nástroj, který bude pomáhat analytikům při odhalování a detekování malwaru. Jsou zhodnoceny postupy detekce malwaru používané společností Avast Software. Je představen nástroj YaraGen, který byl v rámci této práce zdokonalen. Je popsáno několik typů analýz, které byly pro nástroj YaraGen implementovány. Hlavním přínosem této práce jsou především analýzy behaviorálních rysů škodlivého kódu.
|
|
|
Rozpoznávání ručně psaného písma pomocí neuronových sítí
Smejkal, Vojtěch ; Fapšo, Michal (oponent) ; Plchot, Oldřich (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozpoznáváním velkých písmen a číslic hůlkového písma pomocí neuronových sítí. Rozebírá použité algoritmy pro segmentaci textu, metody extrakce příznaků a problematiku učení sítě pomocí zpětného šíření chyb. Jsou zde také popsány provedené experimenty s různými konfiguracemi nad datovými sadami. Pro trénování nových sítí a testování jejich úspěšnosti byla vytvořena demonstrační aplikace s grafickým rozhraním s možností interaktivního rozpoznávání myší psaného textu.
|
|
|
Systém pro rozpoznávání čárových kódů
Pribula, Wojciech ; Richter, Miloslav (oponent) ; Petyovský, Petr (vedoucí práce)
Tato práce popisuje čárové kódy používané pro poštovní služby. Konkrétně se jedná o Intelligent Mail Barcode, kód GS1-128, kód České pošty C128 a QR-kód. Jsou zde rozebrány způsoby zakódování informace do podoby kódu a příslušné opravné algoritmy používané pro opravu chyb při dekódování. Zvláště je věnována pozornost Reed-Solomonově korekci chyby u QR-kódu. Dále jsou probrány a zhodnoceny různé metody nalezení kódů, které jsou navrhované autory odborných článků. Je také popsán způsob tvorby testovacích sad snímků a navrhovaný vzhled snímací scény. V poslední řadě je zde umístěn popis vytvořených algoritmů pro detekci a dekódování čárových kódu GS1-128, C128 a IMB ve snímku a vyhodnocení úspěšnosti detekce navržených algoritmů.
|
|
|
Rozeznávání vzorů v dynamických datech
Hovanec, Stanislav ; Hynčica, Ondřej (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
V této diplomové práci je prvně provedena rešerše v oblasti popisu a analýzy časově proměnných dat. Práce následně uvádí problematiku technické analýzy burzovních grafů, cenových vzorů, indikátorů technické analýzy a metody Pure price action. Na praktickém příkladě dvou reálných obchodů je vysvětlena aplikace metody Pure price action v praxi za účelem vyhledávání a rozpoznávání cenových vzorů, analýzy a predikce dalšího možného vývoje ceny finančního instrumentu. Také je krátce vysvětlen samotný proces úspěšného obchodování. Následně je probráno téma Rozeznávání Vzorů a metoda Učení založené na instancích. V praktické části je pomocí programu MATLAB realizován algoritmus rozeznávání cenového vzoru Korekce pro nákup a prodej v dynamických časových řadách, konkrétně v cenových burzovních grafech, jakými jsou komoditní nebo akciové průběhy cen v závislosti na čase. Pro analýzu časových řad je použita metoda Pure price action. Metoda Učení založené na instancích řeší algoritmus vyhledávání cenových vzorů. Vytvořený algoritmus je ověřen na reálných datech 5-ti minutového úsečkového grafu USA indexu Dow Jones za rok 2006, 2007 a 2008. Dosažená úspěšnost a přesnost predikce je vyhodnocena pomocí Equity křivky.
|
|
|
Systém pro detekci vzorů v binárních souborech
Milkovič, Marek ; Kolář, Dušan (oponent) ; Matula, Peter (vedoucí práce)
Škodlivý software sa v dobe internetu šíri veľmi rýchlo a poškodzuje užívateľov a ich dáta. Je preto nutné vylepšovať metódy akými pristupujeme k jeho analýze, aby bolo možné chrániť potenciálne obete. Táto práca sa zaoberá návrhom a implementáciou systému na tvorbu detekčných vzorov zo spustiteľných súborov v spolupráci so spoločnosťou AVG Technologies. Cieľom tejto práce je zostrojiť nástroj na generovanie detekčného vzoru z množiny binárnych súborov. V rámci práce sú tiež navrhnuté nové druhy analýz na extrakciu informácií zo spustiteľných súborov. Navrhnutý a implementovaný systém sa používa v praxi pri analýze nového škodlivého kódu a je integrovaný do systému na zhlukovú analýzu.
|
|
|
Demonstrační program pro předmět IZU
Hreha, Tomáš ; Šůstek, Martin (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá návrhom aplikácie pre vizualizáciu základných algoritmov umelej inteligencie. V úvodnej časti popisuje teoretický základ pre jednotlivé témy a metódy spracované v rámci tejto práce, ďalej stručne popisuje vybrané technológie a dôvody ich použitia a základne prvky použité v rámci implementácie. Ďalšia časť práce je venovaná návrhu užívateľského rozhrania, jeho hlavným komponentám a popisuje spôsoby akými aplikácia interaguje s užívateľom a ako užívateľ interaguje s aplikáciou. Posledná časť obsahuje porovnanie s pôvodnými demo aplikáciami a zhrnutie výsledkov testovania.
|
|
|
Aplikace algoritmu AdaBoost
Wrhel, Vladimír ; Šilhavá, Jana (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
V této práci jsou uvedeny základy klasifikace a rozpoznávání vzorů. Zaměříme se především na algoritmus AdaBoost, který slouží k vytvoření silné klasifikační funkce pomocí několika slabých klasifikátorů. Seznámíme se taktéž s některými modifikacemi AdaBoostu. Tyto modifikace zlepšují některé z vlastností AdaBoostu. Podíváme se taktéž na slabé klasifikátory a příznaky k nim použitelné. Zvláště se podíváme na Haarovy příznaky. Probereme možnosti použití zmíněných algoritmů a příznaků při rozpoznávání výrazu obličeje. Popíšeme si situaci mezi databázemi výrazů obličejů. Nastíníme možnou implementaci aplikace rozpoznávání výrazů obličeje.
|
|
| |
host ::
RSS.