Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 67 záznamů.  začátekpředchozí46 - 55dalšíkonec  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
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%.
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.
Shluková analýza v oblasti číslicového zpracování patologické řeči
Čapek, Karel ; Mžourek, Zdeněk (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá výpočtem parametrů kvantifikujících degradaci řečové produkce způsobenou přítomností určité řečové patologie a následným rozřazením uvažovaných patologií do skupin pomocí algoritmu k-means. Účelem bylo nalezení skupin patologií, které navzdory možnému rozdílnému původu v podobné míře postihují fonační a artikulační schopnosti řečníka a znehodnocují kvalitu řeči jako takové. V práci bylo využito fonaci hlásky „a“, jako nejběžněji se vyskytujícího řečového cvičení, kvůli své odolnosti vůči demografickým a lingvistickým charakteristikám jednotlivých řečníků. Dále je na parametry uplatněna předběžná analýza, která má za úkol vybrat parametry nejlépe charakterizující degradaci řečové promluvy. Nakonec jsou tyto vybrané parametry použity pro nalezení výsledných dělení patologií pomocí algoritmu k-means.
Projevy fyziologického šumu ve fMRI datech
Skoupý, Radim ; Mareček, Radek (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se zabývám projevy fyziologického šumu ve fMRI datech. Práce zahrnuje základní teorii v oblasti BOLD signálu -- jeho charakteru, zabývá se zpracováním naměřených dat, možnostmi jejich úpravy, filtracemi i tvorbě výsledných statistických parametrických map. Stěžejní částí je studium možností filtrace fyziologického šumu metodou Retroicor, která modeluje fyziologický šum na základě báze sinových a kosinových bázových funkcí.
Vizualizace 3D dat v biomedicínských aplikacích
Karzel, Michal ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Štohanzlová, Petra (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základní princip optické koherentní tomografie a předzpracování na- měřených surových dat. Předzpracování je zaměřeno zejména na filtraci šumu, odstranění artefaktů, normalizaci, konverzi a kompresi surových dat. Takto předzpracovaná data jsou uložena do souboru *.PFRG jako ”preprocessed fringe data”. Tato předzpracovaná data je možno vizualizovat pomocí jednoduchého programu, který umožňuje zobrazení dat třemi způsoby. Objemová data reprezentována voxely. Rekonstrukce objemu algoritmem pochodující kostky. Řezy objektem podél os X, Y, a Z.
Biometrické rozpoznání živosti prstu
Jurek, Jakub ; Smital, Lukáš (oponent) ; Vítek, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou obecné biometrie se zaměřením na biometrii otisku prstu, s popisem papilárních linií a principů snímačů otisků prstů. Dále se práce zabývá problematikou detekce živosti prstu včetně popisu metod detekce. Dále práce popisuje vybrané příznaky pro vlastní detekci, použitou databázi otisků a vlastní algoritmus pro předzpracování obrazu. Následuje popis použitého klasifikátoru neuronová síť pro detekci živosti pomocí vybraných příznaků, statistické vyhodnocení výsledků detekce a vybraných příznaků a popis vytvořeného grafického uživatelského rozhraní.
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.
Klasifikace textu pomocí metody SVM
Synek, Radovan ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o dolování v textových datech. Zaměřuje se na problematiku klasifikace dokumentů a techniky s tím spojené, především předzpracování dat. Dále je představena metoda SVM, která byla zvolena pro samotnou klasifikaci, návrh a testování implementované aplikace.
Metody shlukování textových dat
Miloš, Roman ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Shlukování textových dat je jednou z úloh dolování v textech. Slouží k rozdělení dokumentů do různých kategorií na základě jejich podobnosti, což nám umožňuje snadnější vyhledávání v takto rozdělených dokumentech. V práci jsou popsány současné metody sloužící k shlukování textových dokumentů, jež se využívají. Z těchto metod je vybrán algoritmus Simultaneous keyword identification and clustering of text documents (SKWIC), který by měl při shlukování dosahovat lepších výsledků, než standardní algoritmy jako např. k-means. Je navrhnuta a implementována aplikace řešící tento algoritmus. Na závěr je provedeno srovnání SKWIC se standardním k-means.
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.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 67 záznamů.   začátekpředchozí46 - 55dalšíkonec  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.