|
|
Analyzing a person’s handwriting for recognizing his/her emotional state
Chudárek, Aleš ; Matoušek, Jiří (oponent) ; Malik, Aamir Saeed (vedoucí práce)
Emotion recognition from handwriting is a challenging and interdisciplinary task that can provide insights into the psychological and emotional aspects of the writer. In this study, we developed and evaluated a machine learning model that can predict the emotional state of a writer from their handwriting samples. We utilized the EMOTHAW dataset, which consists of handwriting and drawing samples from subjects whose emotional states are measured by the DASS test, which gives a score for depression, anxiety, and stress and the CIU Handwritten database for verification and experimentation. We extracted a large number of features that are inspired by the standard graphology work, as well as features that are specific to online data. We used ANOVA to select statistically significant features and normalized the data using Z-Score, MinMax, IQR or Log. We reduced the dimensionality of the features using Principal Component Analysis (PCA) and Linear Discriminant Analysis (LDA). We employed a meta approach Ensemble learning that seeks to reduce the errors of a single model by exploiting the diversity and complementarity of multiple models. The structure of our classifier is dependent on multiple arguments resulting in over 300,000 different configurations. We optimized arguments using argument freezing. We found the best classifiers for binary and trinary classification for each emotion, resulting in six optimal models. We evaluated our models using different metrics, such as accuracy, precision, recall, and F1-score. Our models reached adequate results in all metrics. In addition to finding the classifiers, this thesis explored the importance of each extracted feature, providing a sorted list of the most significant features used for emotion recognition from handwriting. We also enhanced the EMOTHAW database by identifying tasks that are more indicative of specific emotions, thereby reducing the need for a full task battery for emotional analysis.
|
|
|
Recyklace bateriové drtě
Song, Jiyul ; Brummer, Vladimír (oponent) ; Jecha, David (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na metody recyklace baterií a akumulátorů. Cílem práce bylo popsat možnosti recyklace bateriové drtě a provést experimentální zkoušku sušení bateriové drtě. V rámci práce byla provedena rešerše historie, principu fungování a klasifikace baterií a akumulátorů, která byla popsána v teoretické části. Dále byla popsána legislativa EU a ČR na téma recyklace elektroodpadu. Na závěr byl proveden praktický experiment zabývající se sušením bateriové drtě.
|
|
|
Předzpracování snímků sítnice za účelem zlepšení diagnostiky glaukomu
Holásková, Anna ; Walek, Petr (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Předzpracování snímků sítnice je prvním stupněm k dalšímu zpracování retinálních snímků nebo prvním krokem k diagnostice řady očních onemocnění. Předzpracování představuje takové úpravy obrazu, které zlepší jeho vizuální stránku. Je to především odstranění šumu vznikajícího při akvizici dat, transformace kontrastu a jasu, detekce hran a prahování. V této práci se zabýváme základními metodami předzpracování obrazu a dále konkrétními metodami předzpracování snímků sítnice. Mezi tyto patří globální jasové korekce, filtry typu horní propust, homomorfní filtrace a adaptivní zvýraznění. Kromě těchto metod, které lze implementovat do programového prostředí, existují i techniky ruční, založené na zkušenostech lékaře. V této práci je proto zmíněn i postup pro ruční úpravu snímků sítnice za pomocí programu Adobe Photoshop. Z výše zmíněných metod byly vybrány tři, které byly podrobněji nastudovány a implementovány do programového prostředí MATLAB. Jedná se o homomorfní filtraci, CLAHE (Contrast Limited Adaptive Histogram Equalization) a adaptivní zvýraznění. K těmto metodám byly vytvořeny funkce a byly otestovány na dostupných obrazových datech. V závěru práce jsou diskutovány výsledky vybraných metod. Uveden je také návod k použití.
|
|
|
Analýza scény založená na 2D obrazech
Hejtmánek, Martin ; Drahanský, Martin (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou povrchu objektů v jednoduché scéně reprezentované dvourozměrným obrazem. Shrnuje běžně používané metody v tomto oboru informačních technologií a popisuje jejich výhody a nevýhody. Na základě získaných znalostí a zkušeností představuje vlastní návrh algoritmu pro analýzu povrchu objektů založený na světelné informaci. Obsahuje podrobný popis algoritmu implementovaného v rámci této práce a diskutuje výsledky provedených experimentů. Na základě zkušeností s implementovaným algoritmem navrhuje možné předpoklady pro jeho další vylepšení.
|
|
|
Předzpracování a transformace textových kolekcí dat
Maruna, Viktor ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou získávání znalostí z textů, především se zaměřením na předzpracování a transformaci. V teoretické části práce jsou obsaženy informace o vývoji a metodach procesů získávání znalostí z textů, textových kolekcí dat a využití v praxi. Další část této práce detailně popisuje jednotlivé kroky procesu předzpracování a transformace textových kolekcí dat. V závěrečných částech je přehled o vývoji aplikace, testování a osobní zhodnocení práce.
|
|
|
Zpracování a visualizace hmotnostních spekter
Beneš, Ondřej ; Bendl, Jaroslav (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Jedna z nových technik v oblasti analytické chemie, které nalézá stále více uplatnění v praxi, je zobrazovací hmotnostní spektrometrie. Díky její schopnost zaznamenat zastoupení látek ve vzorku při analýze tkáně však vznikají až GB dat a tyto data je nutné zpracovávat programově. Cílem této práce je vytvořit aplikaci pro zpracování a vizualizaci dat z nového standardu imzML. Součástí práce je stručný úvod do problematiky hmotnostní spektrometrie, konkrétněji pak typu MALDI TOF a jsou zde popsány některé metody předzpracování hmotnostně spektrometrických dat. V práci je také nahlédnuto na současný stav existující software a na základě požadavků spolupracující laboratoře je navržena a implementována nová aplikace nejen umožňující zobrazení dat, ale i jejich předzpracování jako jsou například metody vyhlazování dat Savitzky-Golay, interní kalibrace či vyhledávání píků pomocí spojité vlnkové transformace. K závěru jsou i některé ukázky vizualizovaných dat z reálných experimentů.
|
|
|
Genetický návrh klasifikátoru s využítím neuronových sítí
Tomášek, Michal ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Mrázek, Vojtěch (vedoucí práce)
Cílem této práce je genetický návrh neuronových sítí, jenž budou schopné provádět klasifikaci v rámci různých klasifikačních úloh. K vytváření těchto neuronových sítí je použit algoritmus vycházející z algoritmu NeuroEvolution of Augmenting Topologies (zkráceně známého jako NEAT). Dále je představena myšlenka předzpracování, která je v implementovaném výsledku rovněž zahrnuta. Cílem předzpracování je snížení výpočetních nároků pro zpracování datové sady daného klasifikačního problému. Výsledkem této práce je množina experimentů provedených nad datovou sadou pro detekci rakovinných buněk a databází ručně psaných číslic MNIST. Klasifikátory vytvořené pro rakovinné buňky pak dosahují více jak 99% přesnosti a u experimentu MNIST dochází ke snížení výpočetních nároků o více jak 10% se zanesením zanedbatelné chyby o velikosti 0,17%.
|
|
|
Detekce a rozpoznávaní tváře s využitím platformy Raspberry Pi
Rozhoňová, Andrea ; Mézl, Martin (oponent) ; Hesko, Branislav (vedoucí práce)
Následující bakalářská práce se věnuje problematice detekce a rozpoznání tváří v obraze. Teoretická část rozděluje metody detekce a rozpoznání obličeje do několika skupin, které jsou poté blíže popsány a vysvětleny. Na konci teoretické části je shrnuto současné využití rozpoznání osob na základě tváří v praxi. V praktické části je implementovaná metoda detekce obličeje jako kombinace přístupu, který využívá haarovy příznaky a přístupu s vyhledáváním pomocí šablony oka. Následné rozpoznání zajišťuje konvoluční neuronová síť. Závěrem jsou shrnuty zásady a problémy spojené s implementací na mikropočítač Raspberry Pi.
|
|
|
Snímač otisku prstu
Kovář, Martin ; Sekora, Jiří (oponent) ; Mézl, Martin (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou snímání otisku lidského prstu, která je v současnosti velmi aktuální a představuje nejrozšířenější biometrickou technologii. Teoretická část práce seznamuje čtenáře se základy daktyloskopie a biometrie a pojednává o technologiích využívaných ke snímání otisků, o metodách předzpracování pořízených obrazů a o komerčně dostupných bezkontaktních optických snímačích. Praktickou částí práce je realizace bezkontaktního optického snímače založeného na minipočítači Raspberry Pi, implementace algoritmů pro zpracování snímků v jazyce Python a testování zařízení z hlediska kvality získaných otisků.
|
|
|
Rychlé zobrazování přesných stínů metodou předpočítané geometrie
Mikeš, Tibor ; Milet, Tomáš (oponent) ; Pečiva, Jan (vedoucí práce)
Cílem této práce je navrhnout a implementovat efektivní způsob vykreslování zcela přesných (per-pixel correct) ostrých stínů ve scénách se statickou geometrií. Podstatou této metody je oddělené vykreslování osvětlených a zastíněných povrchů. Protože informace o zastínění trojúhelníku je známa ještě před jeho rasterizací, není potřeba provádět kontroly zastínění pro každý rasterizovaný fragment. Aby bylo možné scény tímto způsobem vykreslit, je potřeba je nejprve předzpracovat. Práce tedy kromě vykreslování stínů popisuje a implementuje také dva možné způsoby předzpracování scén.
|
host ::
RSS.