|
|
Rekonstrukce poškozené části otisku prstů
Halva, Vladislav ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kanich, Ondřej (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá rekonstrukcí poškozených oblastí otisků prstů. Cílem je návrh a implementace algoritmu pro rekonstrukci právě těchto oblastí. Navržený algoritmus se skládá ze tří hlavních částí. První částí je získání vlastností z otisku a jejich odvození v poškozených oblastech. Druhou částí je lokalizace poškozených oblastí, která je založena především na jasnosti struktury papilárních linií. Poslední částí je samotná rekonstrukce v lokalizovaných oblastech pracující s Gaborovým filtrem. Algoritmus je implementován v jazyce C++ s využitím knihovny OpenCV. Následně je provedeno vyhodnocení kvality rekonstrukce. Nejprve je úspěšnost vyhodnocena pomocí změny kvality vypočtené nástrojem NIST NFIQ 2.0 a dalším alternativním nástrojem hodnotícím kvalitu otisků prstů. V následujícím kroku je ručně vyhodnocena úspěšnost rekonstrukce jednotlivých typů poškození.
|
|
|
Automatické rozpoznávání matematických výrazů pomocí neuronových sítí
Halva, Vladislav ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou automatického rozpoznávání matematických výrazů pomocí neuronových sítí. Obsahuje přehled existujících přístupů pro tuto úlohu a zaměřuje se zejména na rozpoznávání ručně psaných matematických výrazů a využití grafových neuronových sítí. Jádrem navrženého systému pro rozpoznávání ručně psaných matematických výrazů je model neuronové sítě typu kodér-dekodér využívající grafové neuronové sítě pro přirozenou práci s hierarchickou strukturou matematických výrazů. Úspěšnost systému je vyhodnocena na datové sadě CROHME, která byla publikována v rámci stejnojmenné soutěže v rozpoznávání matematických výrazu. Součástí práce jsou také experimenty, které blíže studují navržený model. Navržené řešení dosahuje úspěšnosti 13.34% ExpRate, tedy přesného rozpoznání matematického výrazu na testovacích datech sady CROHME 2019. Přínosem této práce je zejména návrh metody použití grafových neuronových sítí pro rozpoznávání matematických výrazu z obrázků a obecně jejich zpracování v grafové doméně.
|
|
|
Automatické rozpoznávání matematických výrazů pomocí neuronových sítí
Halva, Vladislav ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou automatického rozpoznávání matematických výrazů pomocí neuronových sítí. Obsahuje přehled existujících přístupů pro tuto úlohu a zaměřuje se zejména na rozpoznávání ručně psaných matematických výrazů a využití grafových neuronových sítí. Jádrem navrženého systému pro rozpoznávání ručně psaných matematických výrazů je model neuronové sítě typu kodér-dekodér využívající grafové neuronové sítě pro přirozenou práci s hierarchickou strukturou matematických výrazů. Úspěšnost systému je vyhodnocena na datové sadě CROHME, která byla publikována v rámci stejnojmenné soutěže v rozpoznávání matematických výrazu. Součástí práce jsou také experimenty, které blíže studují navržený model. Navržené řešení dosahuje úspěšnosti 13.34% ExpRate, tedy přesného rozpoznání matematického výrazu na testovacích datech sady CROHME 2019. Přínosem této práce je zejména návrh metody použití grafových neuronových sítí pro rozpoznávání matematických výrazu z obrázků a obecně jejich zpracování v grafové doméně.
|
|
|
Rekonstrukce poškozené části otisku prstů
Halva, Vladislav ; Drahanský, Martin (oponent) ; Kanich, Ondřej (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá rekonstrukcí poškozených oblastí otisků prstů. Cílem je návrh a implementace algoritmu pro rekonstrukci právě těchto oblastí. Navržený algoritmus se skládá ze tří hlavních částí. První částí je získání vlastností z otisku a jejich odvození v poškozených oblastech. Druhou částí je lokalizace poškozených oblastí, která je založena především na jasnosti struktury papilárních linií. Poslední částí je samotná rekonstrukce v lokalizovaných oblastech pracující s Gaborovým filtrem. Algoritmus je implementován v jazyce C++ s využitím knihovny OpenCV. Následně je provedeno vyhodnocení kvality rekonstrukce. Nejprve je úspěšnost vyhodnocena pomocí změny kvality vypočtené nástrojem NIST NFIQ 2.0 a dalším alternativním nástrojem hodnotícím kvalitu otisků prstů. V následujícím kroku je ručně vyhodnocena úspěšnost rekonstrukce jednotlivých typů poškození.
|
host ::
RSS.