|
|
Segmentace zubních objemových dat
Berezný, Matej ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Čadík, Martin (vedoucí práce)
Hlavným cieľom tejto práce bola segmentácia objemových CT dát za použitia neurónových sietí. Ako vedľajší produkt bol vytvorený nový dataset spolu s silnými aj slabými anotáciami a nástroj pre automatický preprocessing dát. Takisto bola overená možnosť využitia transfer learningu a viacfázového trénovania. Z mnohých vykonaných testov možno vyvodiť záver, že aj tranfer learning aj viacfázové trénovanie mali pozitívny vplyv na vývoj dice skóre v porovnaní so základnou použitou metódou či už pri silných, alebo slabých anotáciách.
|
|
|
Vyhledávání korespondence ve stereosnímcích tváří
Klaudíny, Martin ; Kršek, Přemysl (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zaoberá problematikou 3D skenovania ľudských tvárí. Väčšina súčasných systémov pre skenovanie tvárí využíva projekciu vzoru. Cieľom diplomovej práce je vyvinúť 3D skenovací systém pre tváre založený na pasívnej stereoskopickej fotogrammetrii. Fotografie tváre s vysokým rozlíšením sú zachytené párom kalibrovaných fotoaparátov. Predspracovanie snímkov pozostáva z odstránenia deformácie optickým systémom, rektifikácie obrazového páru a extrakcie tvárovej časti. Dôraz je kladený na párovanie stereosnímkov. Tri rôzne prístupy k vyhľadávaniu korešpondencie v stereosnímkoch sú prezentované - lokálna technika, globálna technika používajúca rez grafom a hybridná technika spájajúca predošlé dve. Nakoniec je 3D model zrekonštruovaný z nájdenej korešpondencie. Výsledky ukazujú, že kvalitné 3D modely tváre môžu byť získané napriek tradičným ťažkostiam s párovaním stereosnímkov tváre bez vzoru. Taktiež je možné udržať výpočtové nároky na akceptovateľnej úrovni, hoci majú spracovávané snímky vysoké rozlíšenie.
|
|
|
Rozpoznávání onemocnění kůže na prstech lidské ruky
Šesták, Martin ; Orság, Filip (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá návrhom metód a aplikácie na rozpoznávanie odtlačkov prstov poškodených ochoreniami kože od zdravých a následnou detekciou vybraných chorôb. V prvej časti sú popísané základné princípy biometrie, úvod k odtlačkom prstov a ich spracovaniu a úvod do problematiky kožných chorôb postihujúcich prsty. V ďalšej časti je popísaná implementácia aplikácie a jej výsledky. Aplikácia bola testovaná na databáze vedeckej skupiny STRaDe z Ústavu inteligentných systémov Fakulty informačných technologií Vysokého učení technického v Brne, ktorá obsahuje približne 380 testovacích odtlačkov.
|
|
|
Využitelnost knihovny CUDA v praktickém zpracování obrazů
Korčuška, Robert ; Čáp, Martin (oponent) ; Klusáček, Stanislav (vedoucí práce)
Táto práca obsahuje základný teoretický rozbor spracovávania obrazu filtrovaním, teóriu paralelného spracovania dát a podrobnejší popis štandardu CUDA. Práca popisuje využitie CUDA v oblasti paralelného spracovania obrazu. V demonštračnej aplikácii porovnáva rýchlosť spracovania obrazu vo funkci bežiacej na CPU oproti funkci na GPU a podrobnejšie popisuje základné metódy pre paralelné programovanie na platforme CUDA.
|
|
|
Automatická úprava ofocených dokumentů
Kuchta, Lukáš ; Šátek, Václav (oponent) ; Rozman, Jaroslav (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá automatickou úpravou vyfotených dokumentov, konkrétne vytvorením knižnice, ktorá sa postará o orezanie, zarovnanie, transformáciu a jasovú úpravu vyfotených dokumentov. Cieľom je využitie tejto knižnice na vytvorenie programu, do ktorého sa nahrá fotografia dokumentu a ten vráti upravenú verziu dokumentu. Na realizáciu knižnice sú využité funkcie knižnice OpenCV pre programovací jazyk Python, konkrétne funkcie na vyhľadanie okrajov strán dokumentu, ich orezanie, zarovnanie a úpravu jasu. Na vytvorenie grafického užívateľského rozhrania výsledného programu sa používa knižnica PyQt. Cieľ práce bol splnený, bol vytvorený program s príjemným užívateľským rozhraním na automatickú úpravu vyfotených dokumentov. Prínosom tejto práce je možnosť využitia vytvoreného programu na detekciu dokumentov v snímke a ich úpravu.
|
|
|
Gamifikace vidozáznamu robotů sledujících čáru
Soboňa, Tomáš ; Honec, Peter (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca sa zaoberá spracovaním trajektórie vozidla sledujúceho čiernu čiaru na nemennom bielom pozadí a následným porovnávaním kvality prejdenia tejto dráhy jednotlivými vozidlami. V prvej časti práce je popísaná teória pre rozpoznanie dráhy, jednotlivých grafických tagov a aj nájdenie významných bodov v obraze a ich spárovanie s bodmi v inom obraze, načo sa využíva algoritmus SIFT. Druhá časť sa venuje popisu samotného programu, ktorý bol v tejto práci vytvorený, jeho triedam a metódam. Program je napísaný v jazyku Python a pre spracovanie obrazu sa využíva hlavne „open source-ová “ knižnica OpenCV a ale aj v menšej miere knižnica NumPy. Nakoniec sú v práci zhrnuté dosiahnuté výsledky.
|
|
|
Detekce chorob v snímku sítnice oka
Koštialik, Daniel ; Semerád, Lukáš (oponent) ; Maruniak, Lukáš (vedoucí práce)
Diabetická retinopatia a vekom podmienená makulárna degenerácia patria medzi najčastejšie ochorenia sietnice, ktoré spôsobujú čiastočnú alebo úplnú slepotu. Cieľom tejto práce je navrhnúť a implementovať software schopný automaticky detegovať príznaky uvedených chorôb zo snímok sietnice oka. Algoritmus detekcie je založený na segmentácii obrazu na oblasti pomocou metódy growing region a ich následnej analýze. Pri detekcii príznakov je potrebné degekovať aj prvky sietnice ako optický disk, makula a krvné riečisko, ktoré nepriaznivo ovplyvňujú detekciu. Pri vyhodnocovaní bolo použitých 259 snímok a algoritmus dosahoval citlivosť nad 90 %. Jedným z potencionálne praktických využití tohto algoritmu je, v spojení s hardwarom a optickým prístrojom, pri globálnom screeningu obyvateľstva. Vďaka automatickej detekcii je možné zistiť prítomnosť príznakov a včas zahájiť liečbu.
|
|
|
Rozpoznávání objektů grafického uživatelského rozhraní pro vizuální testování
Kisela, Sebastián ; Peringer, Petr (oponent) ; Smrčka, Aleš (vedoucí práce)
Bakalárska práca sa sústredí na analýzu súčasných metód používaných pri testovaní grafického používateľského rozhrania, ako aj nástrojmi na to použitými. Stanovuje špecifikácie požiadavkov a návrh metód rozpoznávania grafického používateľského rozhrania. Neskôr sú v práci podrobne popísané implementácia a obmedzenia implementovaného riešenia postavenom na vizuálnom rozpoznávaní na základe pixelov. V závere sú ukázané spôsoby, ktorými bola funkčnosť riešenia overovaná.
|
|
|
Klasifikace a rozpoznávání patologických nálezů v obrazech sítnice oka
Macek, Ján ; Orság, Filip (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Diabetická retinopatia a vekom podmienená makulárna degenerácia patria v dnešnej dobe medzi dve najčastejšie ochorenia sietnice, ktoré môžu mať za následok čiastočnú alebo úplnu stratu zraku. Práve z tohto dôvodu je potrebné vytvárať nové prístupy, pomocou ktorých bude možné tieto ochorenia odhaliť a pacienta včasne varovať. Hlavným cieľom práce je navrhnutie a implementácia algoritmu pre klasifikáciu spomenutých ochorení na základe snímky sietnice oka. V prvej časti tejto práce sú bližšie popísané jednotlivé fázy ochorení a ich najčastejšie prejavy. Taktiež je v práci bližšie popísaná fundus kamera, ktorá slúži na zhotovovanie snímkov sietnice oka. V druhej časti práce je navrhnutý postup riešenia klasifikácie diabetickej retinopatie a vekom podmienenej makulárnej degenerácie. Zároveň sú tiež rozobrané algoritmické postupy pre manipuláciu s obrazom a detekciu útvarov na snímkach. V poslednej časti práce sa nachádzajú výsledky testovania a ich vyhodnotenie, pomocou ktorých je na konci zhodnotená úspešnosť navrhnutých a implementovaných postupov.
|
|
|
Analýza rozložení textu v historických dokumentech
Palacková, Bianca ; Hradiš, Michal (oponent) ; Kodym, Oldřich (vedoucí práce)
Cieľom tejto diplomovej práce je navrhnúť a implementovať algoritmus na analýzu rozloženia textu v historických dokumentoch. Pri riešení tohto problému bola využitá neurónová sieť, konkrétne architektúra Faster-RCNN. Na trénovanie a otestovanie algortimu bol využitý dataset so 6 135 obrázkami dobových novín. V rámci práce boli natrénované 4 modely neurónových sietí: model na detekciu slov, nadpisov, textových regiónov a model detekujúci slová na základe ich polohy v riadku. Výstupy z týchto sietí boli vhodne spracované, s cieľom detekovať rozloženie textu na vstupnom obrázku. Na evaluáciu bola použitá upravená metrika F-score, na základe ktorej algoritmus dosiahol presnosť takmer 80 %.
|
host ::
RSS.