|
|
Handwritten text recognition using a sliding window
Ďuriš, Denis ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with optical character recognition. It focuses on recognizing hand-written text. The theoretical introduction describes the methods used for optical character recognition and selected machine learning methods. Subsequently, the work describes two methods for making cutouts of characters, using a sliding window. Cutouts are used in training and testing datasets of machine learning models. The document includes methods to improve the accuracy of character recognition. The accuracy of the models is evaluated in conclusion. Charcters in cutouts are clasified by an automated recognition program.
|
|
|
Human Activity Recognition Using Smartphone
Novák, Andrej ; Červenák, Rastislav (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
The increase of mobile smartphones continues to grow and with it the demand for automation and use of the most offered aspects of the phone, whether in medicine (health care and surveillance) or in user applications (automatic recognition of position, etc.). As part of this work has been created the designs and implementation of the system for the recognition of human activity on the basis of data processing from sensors of smartphones, along with the determination of the optimal parameters, recovery success rate and comparison of individual evaluation. Other benefits include a draft format and displaying numerous training set consisting of real contributions and their manual evaluation. In addition to the main benefits, the software tool was created to allow the validation of the elements of the training set and acquisition of features from this set and software, that is able with the help of deep learning to train models and then test them.
|
|
|
Využití data miningu ve firemních procesech
Měchura, Dalibor ; Kříž, Jiří (oponent) ; Luhan, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se soustředí na data mining techniky a taktéž business intelligence analýzy. V souladu s provedenou analýzou současného stavu ve firmě je navrhnuto komplementární řešení problematiky a je poskytnut náhled na dosavadní data z jiné perspektivy, a sice s využitím programu RapidMiner. Výstupem práce tak jsou konkrétní analytické výstupy pro podporu rozhodování ve firmě.
|
|
|
Využití umělé inteligence ve vibrodiagnostice
Dočekalová, Petra ; Huzlík, Rostislav (oponent) ; Zuth, Daniel (vedoucí práce)
Diplomová práce pojednává o strojovém učení, expertních systémech, fuzzy logice, genetických algoritmech, neuronových sítích a teorii chaosu, které spadají do kategorie umělé inteligence. Cílem práce je popsat a implementovat tři různé klasifikační metody, podle kterých bude zpracován soubor dat. Pro aplikaci dat bylo zvoleno SW prostředí GNU Octave z licenčních důvodů. Dále vyhodnotit úspěšnost klasifikace dat včetně vizualizace. Pro srovnání jsou použity tři různé klasifikační metody, abychom mohli zpracovaná data mezi sebou porovnávat.
|
|
|
Handwritten text recognition using a sliding window
Ďuriš, Denis ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with optical character recognition. It focuses on recognizing hand-written text. The theoretical introduction describes the methods used for optical character recognition and selected machine learning methods. Subsequently, the work describes two methods for making cutouts of characters, using a sliding window. Cutouts are used in training and testing datasets of machine learning models. The document includes methods to improve the accuracy of character recognition. The accuracy of the models is evaluated in conclusion. Charcters in cutouts are clasified by an automated recognition program.
|
|
|
Sémantické rozpoznávání komentářů na webu
Stříteský, Radek ; Harár, Pavol (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Hlavním cílem semestrálního projektu je rozpoznávání komentářů na webových strán- kách. Teoretická část je zaměřena na umělou inteligenci, zejména se zde popisují klasi- fikátory. Praktická část se věnuje sestavení trénovací databáze, která se vytváří pomocí generátorů příznaků. Vygenerovaný příznak může být například název HTML elementu, ve kterém se nachází komentář. Vstupem klasifikátorů je vytvořená trénovací databáze. Výsledkem práce je testování klasifikátorů v programu RapidMiner.
|
|
|
Systém pro rozpoznávání APT útoků
Hujňák, Ondřej ; Kačic, Matej (oponent) ; Barabas, Maroš (vedoucí práce)
Práce se zabývá APT útoky, což jsou cílené a profesionálně vedené útoky vyznačující se dlouhou dobou trvání s využitím pokročilých technik. Práce shrnuje dosavadní znalosti o APT útocích a je v ní navrženo sedm symptomů využitelných pro zjištění, že daná organizace se nachází pod APT útokem. Na spolupůsobení symptomů je v práci navržen systém pro rozpoznávání APT útoků. Tento systém je rozpracován pro útoky v prostředí počítačové sítě a využívá modelování chování uživatelů v síti pro detekci anomálií. Detektor je založen na metodě k-nearest neighbors (k-NN). Schopnost rozpoznávání APT útoku v síťovém prostředí je ověřena implementací detektoru a jeho otestováním.
|
|
|
Systém pro diarizaci mluvčích
Bradáč, Josef ; Atassi, Hicham (oponent) ; Míča, Ivan (vedoucí práce)
Systém pro diarizaci mluvčích má široké uplatnění na poli zpracování a analýzy řečových signálů. V této práci je rozebrán úvod do problematiky a následný postup pro navržení systému. Výsledkem práce je implementace samotného systému a jeho vyhodnocení na základě databáze nahrávek rozhovorů.
|
|
|
Human Activity Recognition Using Smartphone
Novák, Andrej ; Červenák, Rastislav (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
The increase of mobile smartphones continues to grow and with it the demand for automation and use of the most offered aspects of the phone, whether in medicine (health care and surveillance) or in user applications (automatic recognition of position, etc.). As part of this work has been created the designs and implementation of the system for the recognition of human activity on the basis of data processing from sensors of smartphones, along with the determination of the optimal parameters, recovery success rate and comparison of individual evaluation. Other benefits include a draft format and displaying numerous training set consisting of real contributions and their manual evaluation. In addition to the main benefits, the software tool was created to allow the validation of the elements of the training set and acquisition of features from this set and software, that is able with the help of deep learning to train models and then test them.
|
|
|
Rozpoznávání SPZ
Trkal, Ondřej ; Richter, Miloslav (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá analýzou a návrhem systému pro automatickou lokalizaci a rozpoznávání státní poznávací značky na snímku. Vstupní snímky pochází z různých zdrojů a obsahují velké scénické i povětrnostní rozdíly. Cílem bylo vytvořit systém schopný najít registrační značku na snímku a rozpoznat její alfanumerický údaj. V diplomové práci je kladen důraz především na analýzu a implementaci lokalizačních a OCR metod. Srovnávány jsou čtyři převzaté lokalizační metody a jedna vlastní. Pro rozpoznávání znaků jsou použity a porovnány tři klasifikátory. Jednotlivé metody jsou otestovány na dostupných reálných datech a vyhodnocovány dle vypočtených hodnotících parametrů. Součástí práce je i srovnání vlastních výsledků a citlivostní analýza navrženého systému.
|
host ::
RSS.