|
|
Rozpoznávání rukou psaného textu
Zouhar, David ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Mlích, Jozef (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním znaků psaných rukou v reálném čase. Popisuje způsoby získávání informací pro rozpoznávání textu, metody používané při klasifi kaci a aplikaci vytvořenou pro získání textu z nakreslených znaků. Dále se také zabývá vyhodnocením vytvořené aplikace. Zaměřuje se na experimenty, které byly prováděny pro zvýšení úspěšnosti rozpoznávání. Díky provedeným experimentům se podařilo dosáhnout úspěšnosti okolo 85%.
|
|
|
Predikce homologních sekvencí proteinů
Chlupová, Hana ; Bendl, Jaroslav (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Predikce a vyhledávání homologních sekvencí proteinů je jednou z řady důležitých oblastí, které jsou v současnosti řešeny v rámci bioinformatiky. Díky určení homologních sekvencí proteinů k hledanému neznámému proteinu je často možné zjistit jeho strukturu a funkci v organismu. Pro vyhledávání homologních sekvencí se často používají nástroje založené na přímém porovnávání sekvencí, další metody využívají profily vzniklé z vícenásobného zarovnání sekvencí nebo provádějí vyhledávání pomocí konstrukce skrytých Markovových modelů. Nejde však určit univerzální metodu, která by převyšovala ostatní. Pro maximální uspokojení požadavků týkajících se například požadované sekvenční identity a poměru správně nalezených a falešně označených homologů je nutné zvolit vhodný typ metody a jejích parametrů. Tato práce se zabývá vývojem nástroje, který na základě provedené analýzy různých metod a jejich nastavení určí, jakou metodu a její parametry by měl uživatel zvolit. Program pak umožňuje spuštění této metody a zobrazení jejich výsledků.
|
|
|
Synchronizace textu a audia
Šíma, Tomáš ; Baskar, Murali Karthick (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Účelem této práce je průzkum exitujících algoritmů pro synchronizaci textu a audia. Vybrali jsme exitující implementaci jednoho z těchto algoritmů, který je založený na skrytých markovových modelech sdružených sekvencí a prozkoumaly jsme jeho výhody, nevýhody a podivnosti. Dále jsme ověřili, zda je možné předvídat úspěšnost zarovnání z hodnot generovaných Viterbi algoritmem a hodnotou paprsku. Naše testovací data pochází od BBC a byla součástí MGB Challenge 2015. Díky svojí různorodosti poskytují tato data ideální testovací set k ověření flexibility našeho algoritmu a jakožto i jeho schopnosti tolerovat chyby.
|
|
|
Fixed-point implementace rozpoznávače řeči
Král, Tomáš ; Černocký, Jan (oponent) ; Burget, Lukáš (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá problematikou automatického rozpoznávania reči na systémoch s obmedzenými hardwarovými prostriedkami - embedded systems. Cieľom projektu je navrhnúť a implementovať systém rozpoznávania reči na embedded systémy, ktoré nedisponujú floating-point výpočetnými jednotkami. V prvom rade bola zvolená vhodná hardwarová architektúra a s ohľadom na dostupné prostriedky, ktorými vybraná architektúra disponuje, bolo navrhnuté riešenie rozpoznávania reči. Jednotlivé časti systému rozpoznávania boli následne v priebehu vývoja optimalizované do takej podoby, aby mohli byť nasadené na zvolený HW. Výsledkom práce je dosiahnutie rozpoznávania českých čísloviek na embedded systéme.
|
|
|
Rozpoznávání izolovaných slov
Vodička, Radek ; Křupka, Aleš (oponent) ; Sysel, Petr (vedoucí práce)
Cílem této práce je seznámení se s metodami rozpoznávání izolovaných slov. V teoretické části je osvětlení základních principů těchto metod a v praktické části je vytvořen program, který z těchto metod vychází. Pro rozpoznávání izolovaných slov jsou použity skryté Markovovy modely (HMM), pro získání rozhodovacích příznaků je zvolena kepstrální analýza.
|
|
|
S počítačem bez myši a klávesnice
Jaroň, Lukáš ; Mlích, Jozef (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
V této bakalářské práci jsou popsány návrhy způsobů, jakými lze ovládat počítač bez myši a klávesnice, pouhým pohybem ruky, a uživatelských rozhraní. Dále je zde popsána teorie nástrojů použitých k vytvoření experimentálních aplikací, které simulují navržená rozhraní. A celý vývojový cyklus od analýzy problému, specifikace a implementace, až k testování vytvořené aplikace. Výsledek této práce je rozhraní, které dokáže rozpoznat osm různých pohybů ruky a použít je jako vstup do systému.
|
|
|
Detekce gest pro sensor Kinect
Zapletal, Filip ; Šolony, Marek (oponent) ; Žák, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce popisuje způsoby získání dat o poloze jednotlivých částí těla za pomoci různých technologií, se zvláštním zaměřením na Kinect. Na základě těchto poznatků je pak navržena a implementována knihovna sloužící k rozpoznávání dynamických pohybových gest, která je otestována na sadě navržených gest.
|
|
|
Pilot proficiency classification from gaze
Ruta, Dominik ; Vlk, Jan (oponent) ; Chudý, Peter (vedoucí práce)
This work deals with the classification of pilot proficiency level and basic flight maneuvers from gaze. The goal is to provide additional valuable tool for aviation instructors to evaluate proficiency of pilot students and provides them with feedback. This idea is based on results of numerous relevant studies, which discovered correlation between effective scanning patterns and domain performance. This thesis considers two proficiency levels~---~amateur and experienced. This work utilizes common analysis metrics of visual scanning and machine-learning classification techniques. The Support Vector Machine algorithm is used for the proficiency classification and Hidden Markov Models are utilized in basic flight maneuvers classification. The result of this thesis is a high accuracy proficiency classification and good ability to distinguish between individual basic flight maneuvers performed by pilots.
|
|
|
Rozpoznávání gest
Svoboda, Tomáš ; Mlích, Jozef (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním gest rukou. Jsou diskutovány výhody a nevýhody různých barevných modelů pro detekci barvy kůže. Kůže je detekována pomocí vyhledávací tabulky. Vyhledávací tabulka je vytvořena z histogramu barvy kůže a volitelně Gaussova rozdělení, jehož parametry jsou z histogramu odhadnuty. Pro klasifikaci gest jsou využity Skryté Markovovy modely. Pro práci s těmito modely byl použit toolkit HTK. Rozpoznávání gest v reálném čase zajištuje vlastní dekodér Skrytých Markovových modelů využívající Viterbiho algoritmus. Bylo provedeno několik experimentů se systémem a datovými sadami pro 4 gesta. Výsledky experimentů jsou velmi dobré.
|
|
|
Zpracování signálů pomocí skrytých Markovových modelů
Hampl, Jindřich ; Pfeifer, Václav (oponent) ; Sigmund, Milan (vedoucí práce)
Jedna z nejpoužívanějších metod pro rozpoznávání řeči je založena na skrytých Markovových modelech. Jedna z nejpoužívanějších metod pro rozpoznávání řeči je založena na Markovových modelech. Řečový signál můžeme považovat za sled po sobě jdoucích částí signálu s specifickými statistickými parametry. Skrytý Markovův model odpovídá statistickému modelu s konečným počtem stavů, který může být užitečný pro signály, jako je například řeč. Modul HTK je soubor programů, který je nejvíce používán pro práci se skrytými Markovovými modely.
|
host ::
RSS.