|
|
Biometrie s využitím snímků duhovky
Tobiášová, Nela ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Biometrické techniky jsou v současné době velmi rozšířené vědní odvětví. Biometrií je myšleno automatizované rozpoznávání osob na základě jejich anatomických rysů, v případě této diplomové práce duhovky oka. Rozpoznání pomocí duhovky se jeví jako nejslibnější z důvodu neinvazivního přístupu a nízké chybovosti. Zakladatelem biometrie oka je John G. Daugman. Z jeho prací vycházejí téměř všechny současné publikace. Tato diplomová práce se zabývá biometrií s využitím snímků duhovky. V úvodní části jsou popsány principy metod z oblasti biometrie na základě snímků duhovky. Následuje první praktická část věnovaná návrhu a realizaci dvou vybraných metod pro detekci vnitřní hranice duhovky. Třetí část této práce uvádí návrh a realizaci metody zpracování snímků duhovky za účelem klasifikace osob. Poslední kapitola je věnovaná vyhodnocení dosažených výsledků a jejich porovnání s publikovanými metodami.
|
|
|
Detekce lidské řeči v audio nahrávce
Břenek, Roman ; Grézl, František (oponent) ; Matějka, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá technikami detekce lidské řeči v nahrávkách. Je nutné při rozpoznávání správně klasifikovat všechny neřečové segmenty a naopak rozpoznat veškerou řeč i v hlučných a zašuměných prostředích. V práci je popsán celý proces rozpoznávání, tzn. digitalizace audio signálu, extrakce příznaků, trénování klasifikátoru, rozpoznávání a samotné vyhodnocení a úpravy před vyhodnocením. Pro rozpoznávání byly použity tři systémy, z nichž jeden je založen na fonémovém rozpoznávání pomocí neuronových sítí, další dva jsou založené na GMM, přičemž každý systém byl testován na třech datových sadách - Tactical Speaker Identification Speech Corpus (TSID), Ham Radio (HR) a Rich Transcription Evaluation (RT05-RT07). Nejlepší výsledky každého systému jsou pak zhodnoceny i s výsledky třetích stran.
|
|
|
Jednoduché rozpoznávání písma
Hamrský, Jan ; Svoboda, Pavel (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vyhledáním a rozpoznáváním textu v obraze. Rozebírá problematiku extrakce příznaků a jejich použití při strojovém učení. Popisuje postup při návrhu a implementaci jednoduché aplikace pro rozpoznávání znaků strojově psaného textu.
|
|
|
Multikamerová biometrická brána pro identifikaci osob
Kosík, Dominik ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce řeší vytvoření biometrické brány pro identifikaci osob. Identifikace probíhá za pomocí 5 barevných kamer a IR kamery. IR kamera zajišťuje detekci osoby a následně se ze snímku barevných kamer vytváří 3D model obličeje osoby. Na základě tohoto modelu se provádí identifikace. Jelikož při vytváření samotného 3D modelu docházelo k nepřesnostem, což má vliv na rozpoznání osoby, není výsledná identifikace dostatečně přesná. Z toho důvodu je zapotřebí upravit algoritmy zpracovávající 3D model, a tak dosáhnout dostatečné přesnosti.
|
|
|
Detekce a rozpoznání dopravních značek v obraze
Spáčil, Pavel ; Hradiš, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na téma rozpoznávání dopravních značek v obraze. Popisuje stručně některé používané metody a zaměřuje se hlavně na zvolený postup klasifikace. Ten je zevrubně popsán včetně rozšíření a metody pro vytváření modelů nutných při klasifikaci. V práci je popsána implementace knihovny a demonstračního programu včetně důležitých poznatků zjištěných během vývoje. V závěru práce jsou uvedeny výsledky několika experimentů a možné rozšíření.
|
|
|
Automatická detekce stresu pomocí biologických signálů
Votýpka, Tomáš ; Kozumplík, Jiří (oponent) ; Smíšek, Radovan (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na detekci stresu. Tato práce definuje pojem stres, analyzuje vhodné biologické signály k detekci stresu, představuje databáze biologických signálů, které byly využity pro detekci stresu a zmiňuje metody automatické detekce stresu. Následně byl v programovém prostředí MATLAB implementovaný program detekující stres. Pro realizaci programu byla využita volně dostupná databáze non-EEG signálů. Modely klasifikující stres, byly vytvořeny pomocí 4 metod strojového učení pro binární klasifikaci a 3 metod strojového učení pro klasifikaci 4 psychických stavů. Úspěšnosti klasifikačních úloh jsou shrnuty v závěru práce.
|
|
|
Rozpoznávač hudebního stylu z MP3
Deutscher, Michael ; Szőke, Igor (oponent) ; Grézl, František (vedoucí práce)
Práce popisuje návrh rozpoznávače hudebních stylů. Stručně se zabývá digitalizací hudebních dat, způsobem jejich ukládání v počítačích. Dále zmiňuje příznaky používané pro klasifikaci včetně nástinu jejich extrakce. Stěžejní částí je pak srovnání úspěšnosti rozpoznání hudebních žánrů pomocí příznaků získaných přímo z hudebních dat v mp3 formátu a příznaků získaných klasickou analýzou.
|
|
|
Implementace detektoru klíčových slov do mobilního telefonu (Symbian 60)
Cipr, Tomáš ; Schwarz, Petr (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Detektor klíčových slov je jednou z aplikací automatického rozpoznávání řeči. Úkolem detektoru je určit, ve kterých místech souvislého toku řeči se vyskytují slova ze zadaného seznamu. Detektor klíčových slov najde řadu uplatnění mimo jiné i v mobilních telefonech, např. pro jejich ovládání hlasem. S nástupem OS Symbian se otevřela možnost jak detektor implementovat i pro tato zařízení. Zpráva popisuje jednak teoretická a odborná východiska realizace detektoru a také jeho následnou implementaci. Nejdříve je uveden operační systém Symbian s ohledem na praktické řešení úkolu. Dále je popsán způsob detekce klíčových slov od vstupního řečového signálu až po výstup, zda a která slova byla nalezena. Následně je prezentován objektový návrh detektoru a podrobněji popsána jeho implementace. Závěrem jsou shrnuty dosažené výsledky a nastíněn další vývoj.
|
|
|
Skutečně chytrá chytrá zásuvka
Valušek, Ondřej ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Materna, Zdeněk (vedoucí práce)
Na trhu je dnes k dispozici mnoho takzvaně chytrých zásuvek. Jejich využití je však značně omezené. Typicky umí měřit spotřebu a lze je spínat na dálku pomocí mobilní aplikace nebo časovače. Tato práce řeší, jak využít spínací modul s měřením spotřeby k tomu, aby se ze zásuvky stala skutečně chytrá zásuvka, která umí rozpoznat co je do ní aktuálně připojeno pouze na základě krátkého časového okna, a to až pro tři spotřebiče najednou. Spotřeba je měřena chytrým relé Shelly 1PM společně pro tři zástrčky. Extrakcí příznaků z časové řady, detekcí neznámých spotřebičů pomocí SVM a poté klasifikaci neuronovou sítí se podařilo dosáhnout přesnosti přes 99 % na datasetu obsahující různé kombinace zapojení chytré televize, stolní lampičky a notebooku. Informace o aktuálně připojených spotřebičích jsou přehledně zobrazeny ve webovém rozhraní a také jsou průběžně zapisovány do databáze pro zpětné zobrazení statistik. Informaci o připojení a odpojení spotřebičů je také dále možné poslat do systému pro správu chytré domácnosti.
|
|
|
Interaktivní segmentace 3D CT dat s využitím hlubokého učení
Trávníčková, Kateřina ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kodym, Oldřich (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na možnosti využití neuronových sítí pro segmentaci CT dat s omezenými možnostmi použití anotovaných dat. Hlavním prostředkem pro zlepšení kvality segmentace kostí pomocí modelu trénovaného na malé datové sadě je zde přidání uživatelské interakce. Dále jsou zkoumány možnosti využití transfer learningu v podobě předtrénování na interaktivní segmentaci na jiné než cílové datové sadě a v podobě předtrénování na restauraci dat pomocí cílové datové sady. Všechny zkoumané metody přinášejí určité zlepšení oproti baseline metodě, kterou je použití datově specifického automatického segmentačního modelu. Při trénování s velmi malými trénovacími množinami dochází ke zvýšení hodnoty Dice skóre až o desítky procent. Praktické uplatnění těchto metod může být například v jejich použití coby nástroje pro urychlení tvorby nového segmentačního datasetu.
|
host ::
RSS.