|
|
Rozpoznávání ručně psaného písma pomocí neuronových sítí
Horký, Vladimír ; Janda, Miloš (oponent) ; Plchot, Oldřich (vedoucí práce)
V této práci budou představeny neuronové sítě, konkrétně algoritmus zpětného šíření chyby. Bude vyloženo teoretické pozadí algoritmu a budou zde řešeny problémy, se kterými se můžetete setkat při učení takovéto sítě. Práce se také zabývá předzpracováním obrazu a obrazovými příznaky, které jsou hlavním stavebním kamenem klasifikace. Část práce se také zabývá experimenty s neuronovou sítí nad zvolenými obrazovými příznaky. Součástí práce je také vytvoření demo-aplikace pro experimenty s neuronovými sítěmi a pro převod textu v obraze na text elektronický.
|
|
|
Příznaky z videa pro klasifikaci
Behúň, Kamil ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce porovnává ručně-navrženy příznaky s příznaky naučenými metodami učení příznaků při klasifikací videa. Příznaky naučené pomocí Analýzy nezávislých podprostorů, Řídkými Autoenkodéry a vybělením Analýzou hlavních komponent byly otestovány v systému pro klasifikaci videa pomocí Bag of Words, ve kterém nahradily ručně-navrženy příznaky (např. SIFT, HOG, HOF). Úspěšnost klasifikace těchto naučených příznaků byla testována na datových sadách Human Motion DataBase a YouTube Action Data Set, kde ukázaly lepší výsledky než ručně-navrženy příznaky. Tato práce také ukazuje pomocí navržené metody inspirovanej metódami Multiple Kernel Learning, že při kombinaci naučených příznaků s ručně-navrženými příznaky lze dosáhnout ještě výraznější zlepšení úspěšnosti klasifikace videa a to i v případě, když ručně-navrženy příznaky a naučené příznaky samostatně nedosahují příliš velké úspěšnosti klasifikace.
|
|
|
Lokalizace obličeje pomocí neuronové sítě
Hendrych, Pavel ; Šiler, Ondřej (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se teoreticky i prakticky zabývá současnými přístupy k detekci a lokalizaci obličeje v obraze. Popisuje možné přístupy k řešení tohoto problému, detailněji se zabývá lokalizací pomocí neuronových sítí a operacemi před vlastní detekcí a následné správné reprezentaci výsledků. Obsahuje implementaci několika přístupů k lokalizaci obličeje pomocí neuronových sítí, především pak přístupu založeného na vlastních tvářích. Součástí je i jednoduchá implementace klasifikátoru založeného na vzdálenosti tváří zrekonstruovaných pomocí množiny vlastních tváří. Detailně je popsána implementace tohoto systému, dosažené výsledky a závislost výkonnosti systému na jeho parametrech.
|
|
|
Sledování pohybu srdečního svalstva v ultrazvukovém záznamu
Strecha, Juraj ; Drahanský, Martin (oponent) ; Mráček, Štěpán (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem algoritmu a implementací programu, který v pořízeném ultrazvukovém videozáznamu srdce sleduje pohyb srdečního svalstva. Odhad polohy sledovaných bodů počítá metoda optického toku. K utvrzení správnosti polohy sledované struktury se používá statistický model Active Shape Model. Uživatel vyznačí strukturu srdečního oblouku a aplikace na dalších snímcích záznamu zobrazuje novou polohu bodů, které reprezentují nový deformovaný tvar.
|
|
|
Using Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) for Material Analysis
Pořízka, Pavel ; Hrdlička, Aleš (oponent) ; Pína,, Ladislav (oponent) ; Kaiser, Jozef (vedoucí práce)
This doctoral thesis is focused on further development of the Laser-Induced Breakdown Spectroscopy (LIBS) device for in-situ and in real-time classification and quantification of samples. The major part of work, namely the whole experimental part for this thesis, was conducted at the Federal Institute for Material Research and Testing (BAM) in Berlin, Germany where a simple LIBS system was constructed. In parallel to experimental work, the literature was surveyed with the aim to give a thorough view on the usage of chemometrics in the LIBS community. The application of chemometric algorithms on LIBS data is generally recommended when more complex data sets are obtained. The research was primarily aimed on the LIBS capability of quantitative analysis and classifying the igneous rocks. Variety of samples was measured employing a simple LIBS system. The sample set was compiled from certified reference materials as well as from real samples collected directly at copper mines in Iran. The samples from Iran were classified in-situ by an experienced geologist and the copper content was estimated at the University of Clausthal, Germany. Even though the certified reference materials were analysed, the resulting calibration curve was highly nonlinear. For each individual rock type the relevant part of the calibration curve was observed under different trend. This separation of the calibration curve was assigned to the so-called matrix effect, which strongly affects the LIBS measurement. In other words, when different matrices with complex composition are analysed at once, the quantitative analysis employing the univariate calibration curves may not be reliable. Moreover, the normalization of such calibration curves using the intensity of selected matrix element lines did not let to a significant improvement in their linearity. It is generally not possible to pick up one line, which could perform the linearization independently on the complex data matrices. Chemometric algorithms, such as principal component regression (PCR) and partial least squares regression (PLSR), were used for multivariate calibration. PCR and PLSR may compensate for the matrix effect only to a certain extent. Furthermore, samples were successfully classified based on their spectral fingerprint (i.e. composition of matrix elements) employing principal component analysis (PCA) and Kohonen’s selfs-organizing maps. On the basis of theory and results, a solution for the reliable classification and quantification of unknown samples is proposed. The whole study should contribute to the processing of the analytical data measured by the in-situ stand-off LIBS device which is currently being constructed at Brno University of Technology in Brno, Czech Republic. However, LIBS can fulfil its potential as the versatile and irreplaceable technique for in-situ classification and quantitative analysis only when utilized with chemometric algorithms and data libraries. For those purposes, a fragment of the data library has already been established and tested for the application of LIBS to the mining industry.
|
|
|
Biometrické rozpoznání živosti prstu
Váňa, Tomáš ; Vítek, Martin (oponent) ; Smital, Lukáš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce je zaměřena na biometrické rozpoznání živosti prstu. Teoretická část práce je zaměřena na biometrické systémy využívající k rozpoznání otisk prstu, problematiku stanovení živosti prstu a metody pro detekci živosti prstu. V praktické části jsou popsány vybrané příznaky pro rozpoznání živosti prstu. Dále je zde navrhnuto a realizováno předzpracování obrazu s ohledem na vybrané příznaky. K rozpoznání živosti využívá algoritmus dopředné neuronové sítě. Navržený algoritmus byl testován na databázi LivDet 2009, která obsahuje pravé i falešné otisky prstů pořízené třemi různými snímači. Při testování bylo dosaženo přibližně 93% úspěšnosti klasifikace.
|
|
|
Processing of image sequences from fundus camera
Klimeš, Filip ; Odstrčilík, Jan (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
The aim of my master's thesis was to propose a method of retinal sequence analysis which will evaluate the quality of each frame. In the theoretical part, I will also deal with the properties of retinal sequences and the way of registering the images of the fundus camera. In the practical part the method of evaluating image quality is implemented. This algorithm is tested on real retinal sequences and its success is assessed. This work also evaluates the impact of proposed method on the registration of retinal images.
|
|
|
Detekce ischemie v EKG záznamech
Tichý, Pavel ; Smital, Lukáš (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
V této práci jsou popsány projevy ischemie srdce v EKG signálu a shrnuty některé metody umožňující automatickou detekci ischemie. Dále byly vypočteny morfologické parametry EKG ze záznamů dostupných na UBMI a provedeno jejich statistické zhodnocení pro následnou automatickou klasifikaci. Pro vlastní klasifikaci srdečních cyklů byla použita vícevrstvá neuronová síť vytvořená v Matlabu. Na dostupných datech bylo dosaženo úspěšnosti klasifikace až 99,9%.
|
|
|
Analýza signálů EEG
Bartošovský, Petr ; Dlouhý, Jiří (oponent) ; Rozman, Jiří (vedoucí práce)
BARTOŠOVSKÝ, P. Analýza signálů EEG. Brno: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2008. 35 s. Vedoucí bakalářské práce doc. Ing. Jiří Rozman, CSc. Práce se zabývá analýzou signálů EEG a metodami jejich digitálního zpracování. Při analýze aktivity mozkové činnosti z naměřených dat se lze setkat s tím, že data mohou být zkreslena různými poruchami tzv. artefakty. Tato data byla podkladem pro ověření algoritmu dvou metod a to metody hlavních komponent a metody nezávislých komponent, které mohou tyto artefakty eliminovat. Dosažené výsledky byly zhodnoceny a obě metody navzájem porovnány.
|
|
|
Klasifikace srdečních cyklů z více svodového EKG pomocí metody hlavních komponent
Vlček, Milan ; Vítek, Martin (oponent) ; Ronzhina, Marina (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je seznámit se s metodou hlavních komponent. Dále se zaměřit na její využití při zpracování srdečních cyklů. Tato metoda umožňuje zredukovat množství dat beze ztráty užitečných informaci, což je důvodem proč se v posledních letech často používá pro zpracování dat a pro jejich následnou klasifikaci, kterou se tato práce také zabývá. Data byla získána ústavem biomedicínského inženýrství na FEKT VUT v Brně. Jejich následná analýza byla provedena v programu Matlab.
|
host ::
RSS.