National Repository of Grey Literature 6,691 records found  previous11 - 20nextend  jump to record: Search took 0.56 seconds. 

Subspace Modeling of Prosodic Features for Speaker Verification
Kockmann, Marcel ; Kenny, Patrick (referee) ; Nöth, Elmar (referee) ; Černocký, Jan (advisor)
Předložená disertační práce se zabývá ověřováním mluvčího pomocí prozodických příznaků zahrnujících hodnoty základního tónu, energie a délek řečových úseků. Studovali jsme dvě rozdílné techniky pro parametrizaci: první vede k dobře definované sadě menšího počtu příznaků, druhá k vysoko-dimenzionální sadě heterogenních prozodických příznaků. První část práce se věnuje vývoji příznaků reprezentujících prozodické kontury, zde jsme vyvinuli a ověřili několik modelovacích technik, s důrazem na modelování v reprezentativních podprostorech. Druhá část práce se zaměřuje na nové pod-prostorové modelovací techniky pro heterogenní prozodické parametry s velkou dimenzionalitou. Model je teoreticky odvozen a experimentálně ověřen na oficiálních datech z NIST evaluací ověřování mluvčího (NIST Speaker Recognition Evaluation). Ve srovnání s ostatními současnými prozodickými jsme dosáhli podstatně lepších výsledků. Na konci práce presentujeme také novou techniku pro elegantní kombinaci dvou prozodických systémů. Tato technika může být použita rovněž pro fúzi prozodického systému se standardním přesným cepstrálním systémem, což vede k dalšímu podstatnému zvýšení úspěšnosti verifikace.  

Acceleration of Object Detection Using Classifiers
Juránek, Roman ; Kälviäinen, Heikki (referee) ; Sojka, Eduard (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor)
Detekce objektů v počítačovém vidění je složítá úloha. Velmi populární a rozšířená metoda pro detekci je využití statistických klasifikátorů a skenovacích oken. Pro učení kalsifikátorů se často používá algoritmus AdaBoost (nebo jeho modifikace), protože dosahuje vysoké úspěšnosti detekce, nízkého počtu chybných detekcí a je vhodný pro detekci v reálném čase. Implementaci detekce objektů je možné provést různými způsoby a lze využít vlastnosti konkrétní architektury, pro urychlení detekce. Pro akceleraci je možné využít grafické procesory, vícejádrové architektury, SIMD instrukce, nebo programovatelný hardware. Tato práce představuje metodu optimalizace, která vylepšuje výkon detekce objektů s ohledem na cenovou funkci zadanou uživatelem. Metoda rozděluje předem natrénovaný klasifikátor do několika různých implementací, tak aby celková cena klasifikace byla minimalizována. Metoda je verifikována na základním experimentu, kdy je klasifikátor rozdělen do předzpracovací jednotku v FPGA a do jednotky ve standardním PC.

Optimization of Gaussian Mixture Subspace Models and Related Scoring Algorithms in Speaker Verification
Glembek, Ondřej ; Brummer, Niko (referee) ; Campbell,, William (referee) ; Burget, Lukáš (advisor)
Tato práce pojednává o modelování v podprostoru parametrů směsí gaussovských rozložení pro rozpoznávání mluvčího. Práce se skládá ze tří částí. První část je věnována skórovacím metodám při použití sdružené faktorové analýzy k modelování mluvčího. Studované metody se liší převážně v tom, jak se vypořádávají s variabilitou kanálu testovacích nahrávek. Metody jsou prezentovány v souvislosti s obecnou formou funkce pravděpodobnosti pro sdruženou faktorovou analýzu a porovnány jak z hlediska přesnosti, tak i z hlediska rychlosti.  Je zde prokázáno, že použití lineární aproximace pravděpodobnostní funkce dává výsledky srovnatelné se standardním vyhodnocením pravděpodobnosti při dramatickém zjednodušení matematického zápisu a tím i zvýšení rychlosti vyhodnocování. Druhá část pojednává o extrakci tzv. i-vektorů, tedy nízkodimenzionálních reprezentací nahrávek. Práce prezentuje dva přístupy ke zjednodušení extrakce. Motivací pro tuto část bylo jednak urychlení extrakce i-vektorů, jednak nasazení této úspěšné techniky na jednoduchá zařízení typu mobilní telefon, a také matematické zjednodušení umožněňující využití numerických optimalizačních metod pro diskriminativní trénování.  Výsledky ukazují, že na dlouhých nahrávkách je zrychlení vykoupeno poklesem úspěšnosti rozpoznávání, avšak na krátkých nahrávkách, kde je úspěšnost rozpoznávání nízká, se rozdíly úspěšnosti stírají. Třetí část se zabývá diskriminativním trénováním v oblasti rozpoznávání mluvčího. Jsou zde shrnuty poznatky z předchozích prací zabývajících se touto problematikou. Kapitola navazuje na poznatky z předchozích dvou částí a pojednává o diskriminativním trénování parametrů extraktoru i-vektorů.  Výsledky ukazují, že při klasickém trénování extraktoru a následném diskriminatviním přetrénování tyto metody zvyšují úspěšnost.

Analysis and Testing of Concurrent Programs
Letko, Zdeněk ; Lourenco, Joao (referee) ; Sekanina, Lukáš (referee) ; Vojnar, Tomáš (advisor)
V disertační práci je nejprve uvedena taxonomie chyb v souběžném zpracování dat a přehled technik pro jejich dynamickou detekci. Následně jsou navrženy nové metriky pro měření synchronizace a souběžného chování programů společně s metodologií jejich odvozování. Tyto techniky se zejména uplatní v testování využívajícím techniky prohledávání prostoru a v saturačním testování. Práce dále představuje novou heuristiku vkládání šumu, jejímž cílem je maximalizace proložení instrukcí pozorovaných během testování. Tato heuristika je porovnána s již existujícími heuristikami na několika testech. Výsledky ukazují, že nová heuristika překonává ty existující v určitých případech. Nakonec práce představuje inovativní aplikaci stochastických optimalizačních algoritmů v procesu testování vícevláknových aplikací. Principem metody je hledání vhodných kombinací parametrů testů a metod vkládání šumu. Tato metoda byla prototypově implementována a otestována na množině testovacích příkladů. Výsledky ukazují, že metoda má potenciál vyznamně vylepšit testování vícevláknových programů. 

Relational Verification of Programs with Integer Data
Konečný, Filip ; Bouajjani, Ahmed (referee) ; Jančar, Petr (referee) ; Vojnar, Tomáš (advisor)
Tato práce představuje nové metody pro verifikaci programů pracujících s neomezenými celočíslenými proměnnými, konkrétně metody pro analýzu dosažitelnosti a~konečnosti. Většina těchto metod je založena na akceleračních technikách, které počítají tranzitivní uzávěry cyklů programu. V práci je nejprve představen algoritmus pro akceleraci několika tříd celočíselných relací. Tento algoritmus je až o čtyři řády rychlejší než existující techniky. Z teoretického hlediska práce dokazuje, že uvažované třídy relací jsou periodické a~poskytuje tudíž jednotné řešení prolému akcelerace. Práce dále představuje semi-algoritmus pro analýzu dosažitelnosti celočíselných programů, který sleduje relace mezi proměnnými programu a~aplikuje akcelerační techniky za účelem modulárního výpočtu souhrnů procedur. Dále je v práci navržen alternativní algoritmus pro analýzu dosažitelnosti, který integruje predikátovou abstrakci s accelerací s cílem zvýšit pravděpodobnost konvergence výpočtu. Provedené experimenty ukazují, že oba algoritmy lze úspěšně aplikovat k verifikaci programů, na kterých předchozí metody selhávaly. Práce se rovněž zabývá problémem konečnosti běhu programů a~dokazuje, že tento problém je rozhodnutelný pro několik tříd celočíselných relací. Pro některé z těchto tříd relací je v práci navržen algoritmus, který v polynomiálním čase vypočítá množinu všech konfigurací programu, z nichž existuje nekonečný běh. Tento algoritmus je integrován do metody, která analyzuje konečnost běhů celočíselných programů. Efektivnost této metody je demonstrována na několika netriviálních celočíselných programech.

Acceleration Methods for Evolutionary Design of Digital Circuits
Vašíček, Zdeněk ; Miller, Julian (referee) ; Zelinka,, Ivan (referee) ; Sekanina, Lukáš (advisor)
Ačkoliv můžeme v literatuře nalézt řadu příkladů prezentujících evoluční návrh jakožto zajímavou a slibnou alternativu k tradičním návrhovým technikám používaným v oblasti číslicových obvodů, praktické nasazení je často problematické zejména v důsledku tzv. problému škálovatelnosti, který se projevuje např. tak, že evoluční algoritmus je schopen poskytovat uspokojivé výsledky pouze pro malé instance řešeného problému. Vážný problém představuje tzv. problém škálovatelnosti evaluace fitness funkce, který je markantní zejména v oblasti syntézy kombinačních obvodů, kde doba potřebná pro ohodnocení kandidátního řešení typicky roste exponenciálně se zvyšujícím se počtem primárních vstupů. Tato disertační práce se zabývá návrhem několika metod umožňujících redukovat problem škálovatelnosti evaluace v oblasti evolučního návrhu a optimalizace číslicových systémů. Cílem je pomocí několika případových studií ukázat, že s využitím vhodných akceleračních technik jsou evoluční techniky schopny automaticky navrhovat inovativní/kompetitivní řešení praktických problémů. Aby bylo možné redukovat problém škálovatelnosti v oblasti evolučního návrhu číslicových filtrů, byl navržen doménově specifický akcelerátor na bázi FPGA. Tato problematika reprezentuje případ, kdy je nutné ohodnotit velké množství trénovacích dat a současně provést mnoho generací. Pomocí navrženého akcelerátoru se podařilo objevit efektivní implementace různých nelineárních obrazových filtrů. S využitím evolučně navržených filtrů byl vytvořen robustní nelineární filtr implusního šumu, který je chráněn užitným vzorem. Navržený filtr vykazuje v porovnání s konvenčními řešeními vysokou kvalitu filtrace a nízkou implementační cenu. Spojením evolučního návrhu a technik známých z oblasti formální verifikace se podařilo vytvořit systém umožňující výrazně redukovat problém škálovatelnosti evoluční syntézy kombinačních obvodů na úrovni hradel. Navržená metoda dovoluje produkovat komplexní a přesto kvalitní řešení, která jsou schopna konkurovat komerčním nástrojům pro logickou syntézu. Navržený algoritmus byl experimentálně ověřen na sadě několika benchmarkových obvodů včetně tzv. obtížně syntetizovatelných obvodů, kde dosahoval v průměru o 25% lepších výsledků než dostupné akademické i komerční nástroje. Poslední doménou, kterou se práce zabývá, je akcelerace evolučního návrhu lineárních systémů. Na příkladu evolučního návrhu násobiček s vícenásobnými konstantními koeficienty bylo ukázáno, že čas potřebný k evaluaci kandidátního řešení lze výrazně redukovat (defacto na ohodocení jediného testovacího vektoru), je-li brán v potaz charakter řešeného problému (v tomto případě linearita).

Simulace a protiřetězce pro efektivní práci s konečnými automaty
Holík, Lukáš ; Černá, Ivana (referee) ; Jančar, Petr (referee) ; Vojnar, Tomáš (advisor)
Cílem této práce je vývoj technik umožňujících praktické využití nedeterministických konečných automatů, zejména nedeterministických stromových automatů. Jde zvláště o techniky pro redukci velikosti a testování jazykové inkluze, jež hrají zásadní roli v mnoha oblastech aplikace konečných automatů. V oblasti redukce velikosti vycházíme z dobře známých metod pro slovní automaty které jsou založeny na relacích simulace.  Navrhli jsme efektivní algoritmy pro výpočet stromových variant simulačních relací a identifikovali jsme nový typ relace založený na kombinaci takzvaných horních a dolních simulací nad stromovými automaty. Tyto kombinované relace jsou zvláště vhodné pro redukci velikosti automatů slučováním stavů. Navržený princip kombinace relací simulace je relevantní i pro slovní automaty.  Náš přínos v oblasti testování jazykové inkluze je dvojí. Nejprve jsme zobecnili na stromové automaty takzvané protiřetězcové algoritmy, které byly původně navrženy pro slovními automaty. Dále se nám podařilo použitím simulačních relací výrazně zefektivnit protiřetězcové algoritmy pro testování jazykové inkluze jak pro slovní, tak pro stromové automaty. Relevanci našich technik pro praxi jsme demonstrovali jejich nasazením v rámci regulárního stromového model checkingu, což je verifikační metoda založená na stromových automatech. Použití našich algoritmů zde vedlo k výraznému zrychlení a zvětšení škálovatelnosti celé metody. Základní myšlenky našich algoritmů pro redukci velikosti automatů a testování jazykové inkluze jsou aplikovatelné i na jiné typy automatů. Příkladem jsou naše redukční techniky pro alternující Büchiho automaty prezentované v poslední části práce.

On-line Data Analysis Based on Visual Codebooks
Beran, Vítězslav ; Honec, Jozef (referee) ; Sojka, Eduard (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor)
Práce představuje novou adaptabilní metodu pro on-line vyhledávání videa v reálném čase pomocí vizuálních slovníků. Nová metoda se zaměřuje na nízkou výpočetní náročnost a přesnost vyhledání při on-line použití. Metoda vychází z technik využitých u statických vizuálních slovníků. Tyto běžné techniky jsou upraveny tak, aby byly schopné se adaptovat na proměnlivá data. Postupy, které toto u nové metody řeší, jsou - dynamická inverzní frekvence dokumentů, adaptabilní vizuální slovník a proměnlivý invertovaný index. Navržený postup byl vyhodnocen na úloze vyhledávání videa a prezentované výsledky ukazují, jaké vlastnosti má adaptabilní metoda ve srovnání se statickým přístupem. Nová adaptabilní metoda je založena na konceptu plovoucího okna, který definuje, jakým způsobem se vybírají data pro adaptaci a ke zpracování. Společně s konceptem je definován i matematický aparát, který umožňuje vyhodnotit, jak koncept nejlépe využít pro různé metody zpracování videa. Praktické využití adaptabilní metody je konkrétně u systémů pro zpracování videa, kde se očekává změna v charakteru vizuálních dat nebo tam, kde není předem známo, jakého charakteru vizuální data budou.

HUMAN ACTION RECOGNITION IN VIDEO
Řezníček, Ivo ; Baláž, Teodor (referee) ; Sojka, Eduard (referee) ; Zemčík, Pavel (advisor)
Tato disertační práce se zabývá vylepšením systémů pro rozpoznávání činností člověka. Současný stav vědění v této oblasti jest prezentován. Toto zahrnuje způsoby získávání digitálních obrazů a videí společně se způsoby reprezentace těchto entit za použití počítače. Dále jest prezentováno jak jsou použity extraktory příznakových vektorů a extraktory pros- torově-časových příznakových vektorů a způsoby přípravy těchto dat pro další zpracování. Příkladem následného zpracování jsou klasifikační metody. Pro zpracování se obecně obvykle používají části videa s proměnlivou délkou. Hlavní přínos této práce je vyřčená hypotéza o optimální délce analýzy video sekvence, kdy kvalita řešení je porovnatelná s řešením bez restrikce délky videosekvence. Algoritmus pro ověření této hypotézy jest navržen, implementován a otestován. Hypotéza byla experimentálně ověřena za použití tohoto algoritmu. Při hledání optimální délky bylo též dosaženo jistého zlepšení kvality klasifikace. Experimenty, výsledky a budoucí využití této práce jsou taktéž prezentovány.

Multimedia Data Processing in Heterogeneous Distributed Environment
Kajan, Rudolf ; Ferko,, Andrej (referee) ; Míkovec, Zdeněk (referee) ; Herout, Adam (advisor)
Pervasive computing sa zameriava odstránenie zložitostí pri interakcii s výpočtovou technikou a zvýšenie efektivity pri jej každodennom používaní. Ale i po viac ako 15 rokoch od sformulovania hlavných cieľov Pervasive computingu existujú aspekty interakcie ktoré stále nie sú súčasťou užívateľskej skúsenosti s dnešnou technológiou. Bezproblémová integrácia s prostredím vedúca k technologickej neviditeľnosti, alebo interakcia naprieč rôznymi zariadeniami predstavujú stále veľkú výzvu. Hlavným cieľom tejto práce je prispieť k tomu, aby sa ciele Pervasive computingu priblížili k realizovaniu tým, že predstavíme spôsob intuitívneho zdieľania informácií medzi osobným a verejne umiestneným zariadením. Predstavili sme tri interakčné techniky, ktoré podporujú intuitívnu výmenu obsahu medzi osobným zariadením a zdieľaným displejom. Tieto techniky sú založené na prenose videa, rozšírenej realite a analýze pohľadových dát. Okrem interakčných techník sme tiež predstavili mechanizmus pre získavanie, prenos a rekonštrukciu aplikačného stavu na cieľovom zariadení.