|
|
Application of Genetic Algorithms and Data Mining in Noise-based Testing of Concurrent Software
Šimková, Hana ; Kofroň, Jan (oponent) ; Lourenco, Joao (oponent) ; Vojnar, Tomáš (vedoucí práce)
This thesis proposes an improvement of the efficiency of testing concurrent software by employing data mining techniques and genetic algorithms in the process of testing concurrent software. Concurrent, or multi-threaded, programming has become very popular over the last few years. However, as the concurrent programming is far more demanding the sequential programming, its increased use leads to a significant increase in the number of errors that appear in commercial software due to errors in synchronization. Finding such errors using traditional testing methods is difficult. Moreover, repeated test executions of traditional testing that are performed in the same environment will typically examine similar interleavings only. Hence, the noise-based injection approach is used for influencing the scheduling by injecting various kinds of noise (delays, context switches, and so on) into the common thread behaviour which stress the software and can to show some rare behaviour. However, for the noise injection to be efficient, one has to choose suitable noise injection heuristics from among the many existing ones as well as to suitably choose values of their various parameters, which is not easy. In this work, there are used data mining methods and genetic algorithms and their combinations to deal with the problem of choosing such noise injection heuristics and values of their parameters. Besides setting up of the goals of the thesis, this proposal also provides a brief summary of the state of the art in application of data mining techniques and genetic algorithms to program testing problems.
|
|
|
Detekce skupin osob v databázi obrazů
Mikulčík, Ondřej ; Zukal, Martin (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá dvěma metodami pro detekci objektů v obrazech. První metodou je Viola-Jones, druhou je metoda histogramů orientovaných gradientů. Začátek práce se zabývá teoretickým popisem metod. V dalších částech je prezentována tvorba trénovacích databází, implementace metod v programu RapidMiner a jejich testování. V závěru jsou zhodnoceny výsledky a využití metod pro detekci skupin lidí v databázi obrazů.
|
|
|
Detekce obličeje
Štrba, Miroslav ; Juránek, Roman (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca obsahuje prehľad súčasných metód detekcie tvárí pomocou klasifikátorov. Obsahuje tiež popis tvorby systému na detekovanie tvárí. V prvej časti sú popísané rôzne metódy na trénovanie klasifikátorov. V druhej sa nachádza analýza, ktorá predchádzala tvorbe systému zameraného na čiernobiele snímky. Implementovaný systém využíva algoritmus WaldBoost a Haarove príznaky. Vo videosekvenciach je možné využiť časticový filter.
|
|
| |
|
|
Sledování obličejových rysů v reálném čase
Peloušek, Jan ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o problematice rozpoznávání objektů v obraze se zaměřením na rozpoznání lidské tváře a jejích součástí. Je zde popsány základní principy počítačového vidění, objektový detektor Viola-Jones, jeho programová realizace pomocí knihoven OpenCV. Dále je v této práci popsán systém přesné detekce obličejových částí pomocí algoritmu aktivních modelů tvaru (ASM) a s ním související mechanismy trénování klasifikátorů. Nakonec je popsána i praktická realizace včetně softwarové implementace.
|
|
|
Posouzení korespondence zájmových bodů v obraze
Křehlík, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tento dokument se zabývá experimentálním ověřením možnosti použití trénovacích algoritmů AdaBoost a WaldBoost pro vytvoření klasifikační funkce, která by dokázala ve druhém snímku nalézt bod, který koresponduje s bodem v prvním snímku v sekvenci snímků. Práce také popisuje nalezení význačných bodů v obraze, jejichž detekce patří k prvním z kroků hledání korespondence. Dále je popsáno vytvoření deskriptorů nalezených bodů zájmu. Takovéto nalezené korespondující body ve dvojici snímků mohou například sloužit jako předstupeň pro vytvoření 3D modelu nasnímané scény.
|
|
|
Detekce objektů v obraze
Kubínek, Jiří ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práce je věnovaná metodám detekce objektů v obraze. Seznamuje čtenáře se základními přístupy a algoritmy užívanými v této problematice, zejména pak s algoritmem AdaBoost, jeho rozšířením WaldBoost a s některými příznaky užívanými pro detekci objektů. Významnou část práce tvoří rozšíření datových sad pro trénování klasifikátoru a implementace histogramu gradientů pro rozšíření stávajícího systému pro detekci objektů. Nedílnou součástí práce je zhodnocení dosažených výsledků v podobě provedených experimentů.
|
|
|
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.
|
|
|
Rozpoznání gest ruky v obrazu
Mráz, Stanislav ; Petyovský, Petr (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním jednoduchých statických gest ruky za účelem ovládání počítače. Úvodní část práce je věnována teoretickému přehledu metod používaných pro nalezení ruky v obraze. Dále pak jsou popsány přístupy využívané pro klasifikaci gesta. Druhá část této práce je věnována výběru vhodného způsobu pro segmentaci ruky na základě barvy kůže a na základě pohybu. Poté jsou popsány metody pro rozpoznání gesta. Poslední část této práce se věnuje popisu navrhnutého řešení.
|
|
|
Vyhodnocení úspěšnosti detekce objektů v obraze
Černošek, Bedřich ; Behúň, Kamil (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce bylo navrhnout způsob vyhodnocení úspěšnosti detekce objektů v obraze. Výsledkem této práce bylo vytvořit program, který na vhodném příkladu provede vyhodnocení úspěšnosti detekce objektů a intuitivně zobrazí výsledek uživateli. Úkolem bylo navrhnout vhodné experimenty a datový set pro ověření správnosti vyhodnocení. Součástí práce bylo nalézt optimální parametry detektoru pro detekci obličejů a optimální předzpracování fotografie před detekcí obličejů.
|
host ::
RSS.