|
|
Determination of Objects Similarity Based on Image Information
Rajnoha, Martin ; Kamencay,, Patrik (oponent) ; Beneš, Radek (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Monitoring of public areas and their automatic real-time processing became increasingly significant due to the changing security situation in the world. However, the problem is an analysis of low-quality records, where even the state-of-the-art methods fail in some cases. This work investigates an important area of image similarity – biometric identification based on face image. The work deals primarily with the face super-resolution from a sequence of low-resolution images and it compares this approach to the single-frame methods, that are still considered as the most accurate. A new dataset was created for this purpose, which is directly designed for the multi-frame face super-resolution methods from the low-resolution input sequence, and it is of comparable size with the leading world datasets. The results were evaluated by both a survey of human perception and defined objective metrics. A hypothesis that multi-frame methods achieve better results than single-frame methods was proved by a comparison of both methods. Architectures, source code and the dataset were released. That caused a creation of the basis for future research in this field.
|
|
|
Strojové porozumění textovým zprávám používaných v letectví
Lieskovský, Pavol ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá problematikou textovej správy NOTAM, ktorá sa používa v letectve. Dokumentuje rozdiel medzi textovou a digitálnou podobou správy NOTAM, špeciálne typy správ NOTAM a položky z ktorých sa správa NOTAM skladá. Popisuje syntax a funkcie programu, ktorý bol v rámci práce vytvorený. Program je plne schopný správneho spracovania a naparsovania správy NOTAM. Program dokáže do mapy vykresliť oblasti jednotlivých správ NOTAM a tiež poskytuje funkciu detekcie kolízie týchto oblastí s letovým plánom.
|
|
|
Warehouse modeling using graphical user interface
Rajnoha, Martin ; Mašek, Jan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Master’s thesis proposes a new algorithm which enables efficient conversion of graphical representation of warehouse into graph theory representation and consequently accelerates estimation for route costs. The proposed algorithm computes route distances between any places in warehouse based on Breadth first search, image processing „skeletonization“ and Dijkstra algorithm. Using the proposed algorithm it is possible to search routes in a warehouse effectively and fast using precomputed routing table. Searching time is less then milisecond using routing table and even size of warehouse doesn’t affect it significantly instead of using Dijkstra algorithm.
|
|
|
Prototypové ověření modifikace evolučního algoritmu
Švestka, Marek ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Šeda, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá evolučními algoritmy s vazbou na problém plánování přistávání letounů na letištích. Cílem práce je vytvořit genetický algoritmus na řešení této úlohy, aplikovat zvolené modifikace od vedoucího práce, výsledky statisticky zpracovat a porovnat. Hledání řešení problému probíhá za pomoci různých selekčních metod, které jsou blíže porovnány a vyhodnoceny. Vstupní data pro konkrétní úlohu jsou použity z Operations research knihovny. Výstupem práce je náhled na evoluční přístup k programování a jeho využití.
|
|
|
Extrémní učící se stroje pro předpovídání časových řad
Zmeškal, Jiří ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na možnost využití extrémních učících se strojů a sítí s ozvěnou stavu pro předpověď časových řad s možností akcelerace pomocí grafických procesorů. Takovéto předpovědi jsou v dnešní době každodenní součástí života naprosté většiny lidí, a to vzhledem k jejich využití v předpovědích počasí, vývoje finančního a akciového trhu, spotřeby energie a mnohých dalších věcí. Práce uvádí teoretický podklad extrémních učících se strojů a sítí s ozvěnou stavu, jejichž hlavní výhodou je náhodná volba většiny parametrů neuronové sítě a iterativního postupu dopočtu parametrů, programovací nástroje k jejich realizaci, jako je knihovna ND4J a CUDA toolkit, tvorbu vlastního programu, a nakonec i test doby zpracování a přesnosti.
|
|
|
Analysis of the communication path attributes for IP geolocation
Rajnoha, Martin ; Komosný, Dan (oponent) ; Balej, Jiří (vedoucí práce)
The aim of this thesis was to study current resources to find location of stations in the network Internet, mainly active methods that are based on delay measurements. Describe origin of the delay and its parts. Next create an application that is able remotely measure the delay between stations and convert this delay to distance. Aplication calculate geographic position of station on based this distances. For measurement was used experimental network PlanetLab.
|
|
|
Vliv pozadí a velikosti databáze na trénování neuronových sítí pro klasifikaci obrazů
Mikulec, Vojtěch ; Kolařík, Martin (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaobírá vlivem pozadí a velikosti databáze na trénování neuronových sítí pro klasifikaci obrazů. V práci jsou popsány techniky zpracování obrazů pomocí konvolučních neuronových sítí a vliv pozadí (šumu) a velikosti databáze na trénování. Práce navrhuje metody, se kterými lze dosáhnout rychlejšího a přesnějšího procesu trénování konvolučních neuronových sítí. Pro experimentování je vybrána binární klasifikace datové množiny označených tváří z různého prostředí, jejíž pozadí je pro každý experiment modifikováno nahrazením barvou nebo ořezáním. Velikost datové množiny je pro trénování konvolučních neuronových sítí klíčová, v této práci je experimentováno s velikostí trénovací množiny, což simuluje reálný problém s nedostatkem dat při trénování konvolučních neuronových sítí pro klasifikaci obrazů.
|
|
|
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.
|
|
|
Rozpoznávání osob s pomocí snímků obličeje
Lindovský, Michal ; Burget, Radim (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zaměřuje na rozpoznání osoby mezi několika miliony osob v~řádech několika sekund. V rámci práce se porovnávají dva frameworky sloužící k rozpoznávání obličejů, OpenFace a Face Recognition. Jsou porovnávány výpočetní časy lokalizace a zakódování obličeje. Dále se porovnává přesnost rozpoznání v různých testech např. rozostřený obrázek, změna světlosti, věk osoby, použití slunečních brýlí. Vytvořená webová aplikace slouží k rozpoznání osoby v různých databázích osob. V aplikaci lze přidávat/odebírat databáze osob. Aplikace umožňuje do databáze zařadit osoby automaticky podle pohlaví nebo ručně. Pro zrychlení rozpoznání osoby lze využít více jáder procesoru.
|
|
|
Protection of sensitive data contained in images
Mezina, Anzhelika ; Rajnoha, Martin (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This work is focused on application of deep learning in security problem of escape sensitive information, that is contained in images. The presented solution of this problem is using Single Shot Multibox Detector and Fully Connected Network (FCN). FCN is faster than other methods and can be applied in industry, where is a need to analyse input and output information very quickly, for example, in network traffic analysis. In the first part of this work, methods that can be used in keyword detection are described. The second part contains a description of experiment and achieved results for two models of neural network: Single Shot Multibox Detector and Fully Connected Network. The second one gave better results and can be used in practice.
|
host ::
RSS.