|
|
Detekce hran pomocí neuronové sítě
Křepský, Jan ; Grézl, František (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Využití umělých neuronových sítí v digitálním zpracování obrazu není žádnou novinkou. Předmětem této práce je navrhnout a implementovat hranový detektor na bázi neuronové sítě, zjistit, jak moc je použití tohoto přístupu vhodné právě pro detekci hran v obraze a porovnat dosažené výsledky s běžnými detektory. V teoretické části popisuje některé metody předzpracování obrazu, klasického přístupu k detekci hran, jejich ztenčování a dává základ pro pochopení problematiky umělých neuronových sítí.
|
|
|
Rekurentní neuronové sítě v počítačovém vidění
Křepský, Jan ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá využitím rekurentních neuronových sítí v oblasti počítačového vidění. V teoretické části jsou popsány základní poznatky o umělých neuronových sítích se zaměřením na rekurentní architektury. Dále jsou zde prezentovány některé z jejich možných aplikací a nasazení při řešení reálných problémů. Praktická část práce je věnována rozpoznávání obličejů ze sekvence snímků pomocí Elmanovy jednoduché rekurentní sítě. K učení jsou použity algoritmy backpropagation a backpropagation through time.
|
|
|
Detekce hran pomocí neuronové sítě
Křepský, Jan ; Grézl, František (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Využití umělých neuronových sítí v digitálním zpracování obrazu není žádnou novinkou. Předmětem této práce je navrhnout a implementovat hranový detektor na bázi neuronové sítě, zjistit, jak moc je použití tohoto přístupu vhodné právě pro detekci hran v obraze a porovnat dosažené výsledky s běžnými detektory. V teoretické části popisuje některé metody předzpracování obrazu, klasického přístupu k detekci hran, jejich ztenčování a dává základ pro pochopení problematiky umělých neuronových sítí.
|
|
|
Rekurentní neuronové sítě v počítačovém vidění
Křepský, Jan ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá využitím rekurentních neuronových sítí v oblasti počítačového vidění. V teoretické části jsou popsány základní poznatky o umělých neuronových sítích se zaměřením na rekurentní architektury. Dále jsou zde prezentovány některé z jejich možných aplikací a nasazení při řešení reálných problémů. Praktická část práce je věnována rozpoznávání obličejů ze sekvence snímků pomocí Elmanovy jednoduché rekurentní sítě. K učení jsou použity algoritmy backpropagation a backpropagation through time.
|
host ::
RSS.