|
|
Porovnání klasifikačních metod
Dočekal, Martin ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porovnáním klasifikátorů. Nejprve jsou popsány klasifikační techniky založené na strojovém učení, poté je navržen a implementován systém pro porovnání klasifikátorů. Dále jsou popsány klasifikační úlohy a datové sady, na kterých je systém otestován. Vyhodnocení je prováděno pomocí standardních metrik. V rámci práce je též navržen a implementován klasifikátor založený na principu evolučních algoritmů.
|
|
|
Visipedia - Embedding-driven Visual Feature Extraction and Learning
Jakeš, Jan ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Multidimensional embedding is a powerful method of representing similarity measures among objects without the need for their explicit categorization. It has been increasingly used in recent years to annotate objects making an important part of the Visipedia project and its related work. This work explores the possibilities of learning from embedding-annotated images using their visual attributes and develops methods of predicting embedding coordinates for previously unseen images. It studies the relevant feature extraction and learning algorithms and describes the whole process of design and development of such a system using common machine learning approaches. The system is tested and evaluated with two different datasets and the performed experiments present the first results for a task of its kind.
|
|
|
Odhad obličeje z řečového signálu
Krušina, Josef ; Matějka, Pavel (oponent) ; Plchot, Oldřich (vedoucí práce)
Tato práce řeší problém mapování fixních reprezentací (embeddingů) řečového signálu na embeddingy obličejů a následné generování obličeje z namapovaného embeddingu pomocí generativní adverzní sítě (GAN) naučené na generování obličejů. GAN jsou druhem neuronových sítí, které umí generovat data podobná těm, na kterých se trénovala. Architektura navrženého systému je založena na čtyřech komponentách: na extraktoru embeddingů obličeje, na extraktoru embeddingů hlasu, na algoritmu nad GAN, který umí generovat obličej z embeddingu obličeje a na mnou implementované mapovací síti určené k mapování embeddingu hlasu na embedding obličeje. Jako extraktory embeddingů jsou převzaty předtrénované neuronové sítě FaceNet a SpeechBrain. Pro zpětné generování obličeje je převzatý model používající předtrénovaný StyleGAN2. Přínos této práce je ten, že dovoluje extrapolovat obličej pouze z audio signálu.
|
|
|
Reidentifikace automobilů ve videu
Zapletal, Dominik ; Sochor, Jakub (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problémem reidentifikace automobilů ve videu. Reidentifikace automobilů ve videu je založena na porovnávání částí obrazu získaného z různých kamer. Tato práce je zaměřena zejména na reidentifikaci automobilů samotnou a vychází z předpokladu, že problém detekce automobilů ve videu je již vyřešen v podobě vytvořeného 3D ohraničujícího kvádru kolem vozidla. Problém reidentifikace je vyřešen pomocí barevných histogramů, histogramů orientovaných gradientů a lineárního regresoru. Příznaky jsou používány v oddělených modelech za účelem dosažení nejlepších výsledků v nejkratším výpočetním čase procesoru. Navrhovaná metoda pracuje s vysokou přesností (60% opravdu pozitivních rozpoznání s 10% mírou falešně pozitivních případů na náročné datové sadě) s výpočetním časem procesoru (Core i7) 85 milisekund pro jednu reidentifikaci vozidla za předpokladu video vstupu v plném HD rozlišení. Použitím této práce v distribuovaných dopravních monitorovacích systémech je možné zjistit důležité parametry jako doba cestování, směry dopravních toků nebo dopravní informace.
|
|
|
Biologicky inspirované metody rozpoznávání objektů
Vaľko, Tomáš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Rozpoznávání objektů je jedna z mnoha úloh, ve kterých počítač stále zaostává za člověkem. Proto vývoj v této oblasti využívá poznatky z přírody a především z funkce lidského mozku. Tato práce se věnuje rozpoznávání objektů pomocí extrakce významných informací z obrazu, příznaků. Příznaky se získávají podobným způsobem, jako lidský mozek zpracovává vizuální vjemy. Následně se tyto příznaky používají pro natrénování klasifikátoru (například SVM, k-NN, ANN), pomocí kterého dochází k rozpoznávání objektů. Tato práce zkoumá fázi získávání příznaků z obrazu. Jejím cílem je zdokonalit extrakci příznaků a tím zvýšit úspěšnost rozpoznávání objektů počítačem.
|
|
|
Detection and evaluation of distorted frames in retinal image data
Vašíčková, Zuzana ; Chmelík, Jiří (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
The master's thesis deals with detection and evaluation of distorted frames in retinal image data. The theoretical part contains brief summary of eye anatomy and methods for image quality assessment generally, and also particularly on retinal images. The practical part is carried out in programming language Python. It contains preprocessing of the available retinal images in order to create an appropriate dataset. Further a method for evaluation of three types of blur in distorted retinal images is proposed, specifically Inception-ResNet-v2 model. This method is not feasible and thus another method consisting of two steps is designed - classification of the type of blur and subsequently evaluation of the particular blur level. Filtered Fourier spectrum is used to classify the type of blur and features extracted by ResNet50 serve as the input for regression model. This method is further extended with initial step of detection of blurred frames in retinal sequences.
|
|
|
Sledování hlídaného prostoru a detekce narušení bezpečnosti kamerovým systémem
Goldmann, Tomáš ; Drahanský, Martin (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Tato práce obsahuje popis základních systému používaných pro sledování hlídaného prostoru. Ve stěžejní části práce jsem představil metody počítačového vidění vhodné pro detekci a klasifikaci objektů. Dále jsem na základě metody odečítání pozadí realizoval algoritmus pro detekci lidí, který využívá pro popis objektů histogram orientovaných gradientů a pro klasifikaci SVM klasifikátor. V poslední části práce se zabývám porovnáním deskriptoru založeného na histogramu orientovaných gradientů se SIFT deskriptory a vyhodnocením preciznosti detekčního algoritmu.
|
|
|
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.
|
|
|
Software pro biometrické rozpoznávání duhovky lidského oka
Maruniak, Lukáš ; Orság, Filip (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
V mojej práci sa zaoberám úlohou rozpoznania ľudskej dúhovky zo snímku za pomoci použitia evolučných algoritmov . Práca sa v úvode zaoberá otázkou biometrie, jej významom a základnými pojmami , s ktorými sa v texte neskor stretávam . Následne popisujem proces rozpoznania dúhovky ako aj teóriu evolučných algoritmov . V implementačnej časti popisujem návrh a implementáciu riešenia detekcie dúhovky za pomoci evolučných algoritmov , pričom kladiem doraz na detekciu okrajov zreničky a dúhovky .
|
host ::
RSS.