|
|
Moderní metody multimediálního vyučování
Mazal, Zdeněk ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Pfeifer, Václav (vedoucí práce)
Obsahem práce je shrnutí výhod a nevýhod e-learningu, další část se zabývá problematikou vyhledáváním klíčových slov ve zvukových záznamech, kde je přehled používaných metod, fungujících vyhledávačů, jejich rozdělení a možnosti využití. Obsahuje také návrh, realizaci a výsledky úspěšnosti jednoduchého vyhledávače slov ve zvukovém záznamu programovaného v prosředí Matlab.
|
|
|
Zvýraznění biomedicinských obrazových signálů
Gregor, Michal ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Snímáním biomedicínských obrazů magnetickou rezonancí nebo ultrazvukovým snímáním jsou do obrazu zaneseny nežádoucí složky v podobě šumu. Pomocí různých metod lze tento šum z obrazu částečně odstranit. Metod ke snížení zašumění je mnoho a každá funguje na jiném principu. Z toho důvodu jsou výsledky těchto metod rozdílné a výsledek je třeba objektivně posoudit. V práci je pro úpravu obrazů využívána waveletová transformace a několik prahovacích technik. Kvalita výsledných obrazů je otestována metodami pro objektivní posouzení kvality. Testování je prováděno v prostředí programu MATLAB na snímcích z magnetické rezonance a snímcích z ultrazvuku.
|
|
| |
|
|
Optimalizace parametrů akvizice MR signálu pro měření malých objektů
Pecháček, Libor ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Gescheidtová, Eva (vedoucí práce)
Předmětem mé Diplomové práce je návrh metody optimalizace parametrů snímání MR signálu pro měření malých objektů. Práce je rozdělena do několika částí tak, abych postupně pronikl do dané problematiky. V první části se zaměřuji na teorii související s NMR (Nukleární Magnetická Rezonance) a SNR (poměr signál-šum). Následuje praktické ověření získané teorie. Závěr práce je zaměřen na filtraci MR obrazů pomocí vlnkové transformace za účelem potlačení šumu v obraze. Metoda optimalizace parametrů snímání MR signálu pro měření malých objektů je tedy rozložena do celé práce.
|
|
|
Moderní metody zvýrazňování statických MR obrazů
Zbranek, Lukáš ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce je navrhnout a implementovat vhodnou metodu pro zvýraznění MR tomografických obrazů a na základě identifikace hran stanovit hrubé dělení sledovaných oblastí. K tomu účelu je možné použít například waveletovou analýzu. Pro simulaci použiji prostředí MATLAB v němž uvedu srovnání pro různé typy potlačení šumu a taky pro různé mateřské vlnky. Tyto metody budou implementovány na různé MR obrazy čelistního kloubu.
|
|
|
Rozpoznání emočního stavu člověka z řeči
Houdek, Miroslav ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o rozpoznání emočních stavů a určení pohlaví na základě analýzy řečového signálu. Pro popis řečového signálu jsme využili různých prozodických a kepstrálních příznaků. Součástí práce je popis neinvazivních metod pro odhad hlasivkových pulsů. Pro jednotlivé příznaky řeči jsme vytvořili funkce v programu MATLAB. Klasifikace byla provedena pomocí GMM klasifikátoru, který využívá Gaussova rozložení pravděpodobnosti pro modelování příznakového prostoru. Dále byl sestrojen systém pro rozpoznání emočních stavů mluvčího a systém pro rozpoznání pohlaví mluvčího z řeči. Úspěšnost vytvořených systémů jsme testovali s jednotlivými příznaky na různých délkách segmentů řečového signálu a výsledné procentuální úspěšnosti rozpoznávání porovnali. Závěrem jsme testovali vliv mluvčího a pohlaví na úspěšnost rozpoznání emočních stavů.
|
|
|
Metody segmentace biomedicinských obrazových signálů
Krumpholc, Lukáš ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá metodami segmentace biomedicínských obrazových signálů. Popisuje, shrnuje a porovnává vybrané metody zpracování digitálního obrazu. Jednou z uvedených metod je segmentace založená na parametrickém vyjádření. Za základní parametr si můžeme zvolit například jas a prahováním pak získáme výsledný binární obraz. Další popisovanou metodou je segmentace na základě hranové reprezentace, kterou můžeme rozdělit na detekci hran pomocí hranových detektorů nebo pomocí Houghovy transformace. U hranových detektorů se využívá k detekci hran první, nebo druhá derivace. Následuje regionově orientovaná segmentace, kterou využíváme pro zašumělý obraz, i tuto kategorii můžeme rozdělit na tři části. Segmentaci dělením a slučováním oblastí, kdy je obraz rozdělen a vzniklé oblasti jsou testovány na stanovenou podmínku, pokud ji splňuje, oblasti se spojí a dále se už nedělí. Na segmentaci růstem oblastí, kdy jsou sousední pixely s podobnou intenzitou jasu k sobě seskupovány a vytváří tak segmentovanou oblast. Na segmentaci algoritmem rozvodí, která je založena na představě rozlévání vody na nerovnoměrném povrchu. Poslední skupinou metod je segmentace pomocí pružných a aktivních kontur. Zde je popsán aktivní tvarový model, který vychází z možnosti deformovat modely tak, aby odpovídaly vzorovým tvarům. Dále popisuji metodu Snakes, kdy dochází k postupnému tvarování kontur až ke hraně objektu v obraze. Ke konečné úpravě segmentovaných obrazů je použita matematická morfologie. Mým cílem bylo seznámit se s metodami segmentace obrazových signálů a vybrané metody pak zpracovat jako skripty v programovacím jazyce Matlab a jejich vlastnosti ověřit na snímcích.
|
|
|
Rozpoznávání obličejů v obraze
Krhut, Miloš ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Říha, Kamil (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá tématikou detekcí obličejů v digitálních obrazech. Jsou v ní obecně popsány a roztříděny nejčastěji používané metody a zmíněny jejich výhody a nevýhody. Podrobněji je popsána metoda detekce kůže pomocí barev, detekce očí, úst a dále teoreticky popsány algoritmy strojového učení a detekce Haarovými příznaky. Dále se práce věnuje implementaci těchto metod v knihovně OpenCV, jsou zde zmíněny praktické možnosti použití a nakonec provedeno srovnání detekcí různými dostupnými natrénovanými soubory.
|
|
|
Lokalizace obličejů ve video sekvencích v reálném čase
Juráček, Aleš ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Má diplomová práce se zabývá detekcí obličeje v obraze. Snažím se nastínit problematiku počítačového vidění, umělé inteligence a strojového učení. Popsal jsem zde podrobně detekci navrženou Violou a Jonesem, která pro sestavení klasifikátoru využívá algoritmus AdaBoost. Tato metoda byla záměrně vybrána z důvodu rychlosti detekce. Tento detektor byl realizován v programovacím jazyce C/C++ s využitím knihovny OpenCV. K celkovému natrénování byla využita databáze obličejových obrazů „MIT CVCL Face Database“. Cílem byla možnost nasazení detektoru tváří ve videosekvencích.
|
|
|
Vývoj SIP klienta v JavaME
Janeček, Aleš ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Kovář, Petr (vedoucí práce)
Cílem práce je analyzovat možnosti implementace SIP protokolu na zařízení využívající platformu Java Micro Edition. Analýza je zaměřena především na SIP protokol, SIP API (JSR-180) a vývoj v dnešních mobilních datových sítích. Na základě této analýzy je navržen midlet pro mobilní telefon, který pracuje jako SIP klient. Návrh klienta se zaměřuje především na základní komunikaci, registraci a přenos textových zpráv.
|
host ::
RSS.