|
|
Algoritmické řešení stanovení věku osoby na základě 2D fotografie za využití umělé inteligence
Bednář, Pavel ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Automatizované určení věku člověka z fotky obličeje představuje jednu z výzev v oblasti umělé inteligence a strojového učení. Určit věk, je i pro člověka mnohdy netriviální záležitost, narozdíl od jiných biologických charakteristik, jako je určení pohlaví nebo rasové příslušnosti. Přitom informace o věku jedince je pro určité situace velmi podstatná. Například při spáchání nějakého přestupku či trestného činu o výši trestu spolurozhoduje právě věk. Dále tuto informaci lze využít při analýze zákazníků komerčního subjektu a následnému přizpůsobení nabídky. Cílem této práce je tedy umět z fotografie lidského obličeje extrahovat jeho věk. Algoritmus se skládá ze dvou modulů. Pokud první modul řekne, že je osoba mladší 14 let, půjde obrázek ještě do druhého modulu. Dále je představena ještě jedna verze algoritmu s přidaným modulem zaměřeným na vybrané obličejové rysy. Ve všech modulech se nad obrázkem provedou transformace, jejichž výsledky se zprůměrují. Na závěr je algoritmus vyhodnocen na standardních datasetech pro určení věku a porovnán s aktuálně používanými metodami v této oblasti.
|
|
|
Rekurentní neuronové sítě pro klasifikaci textů
Myška, Vojtěch ; Kolařík, Martin (oponent) ; Povoda, Lukáš (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá návrhem neuronových sítí pro klasifikaci pozitivních a negativních textů. Vývoj probíhal v programovacím jazyce Python. Návrh modelů hlubokých neuronových sítí byl proveden pomocí vysokoúrovňového API Keras využívající knihovnu pro numerické výpočty TensorFlow. Výpočetní operace byly provedeny pomocí GPU využívající CUDA architekturu. Výstupem práce je jazykově nezávislý model neuronových sítí umožňující klasifikaci textů na úrovni znaků. Vzorky byly úspěšně klasifikovány až v 93,64% případů. Trénovací a testovací data byla poskytnuta vícejazyčnou a Yelp databází. Simulace byly provedeny na 1200000 anglických, 12000 českých, německých a španělských textů.
|
|
|
Depth-Based Determination of a 3D Hand Position
Ondris, Ladislav ; Tinka, Jan (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
This work aims to offer a real-time, depth-based gesture recognition system using a hand's skeletal information. The Tiny YOLOv3 neural network detects the hand in the depth image. The detected hand is rid of the background and used by the JGR-P2O neural network, which estimates the hand's skeleton represented by 21 key points. Furthermore, a novel technique for gesture recognition from hand key points that compares the input skeleton with user-defined gestures has been proposed. A dataset consisting of four thousand images was captured to evaluate the system.
|
|
|
Automatické hodnocení humoru
Katrňák, Josef ; Ondřej, Karel (oponent) ; Dočekal, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření systému pro automatické hodnocení humoru. Systém umožňuje predikovat vtipnost a kategorii pro vstup zadaný v angličtině. Hlavní podstatou je vytvoření klasifikátoru a trénování modelu na vytvořených datových sadách pro získání co nejlepších výsledků. Architektura klasifikátoru je založena na neuronových sítích. Systém zároveň obsahuje webové uživatelské rozhraní pro komunikaci s uživatelem. Výsledek je webová aplikace propojená s klasifikátorem umožňující hodnocení uživatelského vstupu a poskytování zpětné vazby od uživatelů.
|
|
|
Identifikace 2D CT axiálních řezů pomocí konvolučních neuronových sítí
Vavřinová, Pavlína ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá klasifikací 2D axiálních CT řezů pacientských dat do šesti kategorií. K tomuto záměru byla využita oblast konvolučních neuronových sítí. Pro snadnější porozumění této problematice jsou nejprve vysvětleny základy neuronových sítí obecně a poté principy hlubokého učení zahrnující konvoluční neuronové sítě. Pro účely identifikace axiálních řezů byla vybrána konkrétně síť AlexNet, která byla po uzpůsobení otestovaná na vytvořené datové sadě. Celková úspěšnost klasifikace dosáhla 86%, po finálních úpravách došlo k mírnému zlepšení, kdy identifikační schopnost činila 87%.
|
|
|
Hluboké neuronové sítě v rozpoznávání obrazu
Munzar, Milan ; Kolář, Martin (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Neuronové sítě jsou dnes jeden z nejúspěšnějších modelů pro strojové učení. Můžeme je nalézt v autonomínch robotických systémech, v rozpoznávání objektů i řeči, predikci a mnoha jiných odvětvích umělé inteligence. Tato práce seznámí čtenáře s tímto modelem a jeho rozšířením, které se používá pro rozpoznávání objektů. Posléze popisuje aplikaci těchto konvolučních neuronových sítí(CNNs) pro klasifikaci obrazků na datasetech Caltech101 a Cifar-10. Na příkladu této aplikace diskutuje a měří efektivnost různých technik používaných v CNNs. Výsledky ukazují, že tyto sítě jsou bez dalších rozšíření schopné dosáhnout 80\% přesnosti na datasetu Cifar-10 a 37\% přesnosti na datasetu Caltech101.
|
|
|
Metody detekce, segmentace a klasifikace obtížně definovatelných kostních nádorových lézí ve 3D CT datech
Chmelík, Jiří ; Flusser,, Jan (oponent) ; Kozubek, Michal (oponent) ; Jan, Jiří (vedoucí práce)
Cílem této práce byl vývoj algoritmů pro detekci, segmentaci a klasifikaci obtížně definovatelných kostních metastatických nádorových lézí v oblasti páteře z obrazových CT dat. Pro tyto účely byla vytvořena pacientská databáze anotovaná lékařskými experty. Postupně byly navrženy tři metody, z nichž první je založena na přepracování a kombinaci metod dostupných z předchozího řešení projektu, druhá je velmi rychlá varianta založená na fuzzy k-means shlukové analýze, třetí metoda využívá moderních metod strojového učení, konkrétně hluboké učení konvolučních neuronových sítí. Dále byla navržena modifikace upřesňující výsledky následnou meta-analýzou nalezených kandidátů lézí pomocí náhodného lesa. Dosažené výsledky byly objektivně vyhodnoceny a porovnány s výsledky algoritmů publikovaných jinými autory. Pro hodnocení byly použity dva přístupy: technický, voxelově založený a klinický, objektově založený. Dosažené výsledky byly následně zhodnoceny a diskutovány.
|
|
|
Segmentace skrytých P vln pomocí metod hlubokého učení
Boudová, Markéta ; Ronzhina, Marina (oponent) ; Hejč, Jakub (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je detekce P vlny v EKG záznamech. Úvod teoretické části se zabývá fyziologií srdce. V druhé části jsou vysvětleny základní principy hlubokého učení. V praktické části je v programovacím jazyce Python provedeno předzpracování EKG záznamů a naimplementována neuronová síť U-Net. Následně je provedena optimalizace architektury za účelem snížení komplexity modelu. V závěru práce je vyhodnocena úspěšnost sítě při segmentaci P vln.
|
|
|
Použití metod hlubokého učení v úlohách zpracování obrazu
Polášková, Lenka ; Marcoň, Petr (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Učení rozpoznávání objektů pomocí neuronové sítě spočívá v napodobení chování živočišné neuronové sítě. Přestože nejsou ani zdaleka známy detaily fungování mozku, týmy složené z vědců z různých oborů medicíny a techniky se snaží po těchto detailech pátrat. Díky velikánům jako je Geoffrey Hinton věda v tomto oboru velice pokročila. Konvoluční neuronové sítě, které se vycházejí z živočišného modelu optického systému, lze s výhodou použít pro segmentování obrazu, a proto byly vybrány pro segmentaci nádorů a edémů z obrazů magnetické resonance. Modely neuronové sítě, použité v této práci, dosáhly úspěšnosti 41\% procent v segmentaci edémů a 79\% v segmentaci nádorů z mozkové tkáně.
|
|
|
Biometrie s využitím snímků sítnice s nízkým rozlišením
Smrčková, Markéta ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem metody pro biometrickou identifikaci ze snímků oční sítnice. První část práce je zaměřena především na principy a pojmy, využívané v biometrii, anatomii oka a metody pro biometrii sítnice. Je zde popsána podstata neuronových sítí a hlubokého učení, které budou v praktické části využity. V poslední části se práce věnuje popisu zvoleného identifikačního algoritmu, jeho implementaci a zhodnocení výsledků biometrického systému.
|
host ::
RSS.