|
|
Analýza vrstvy nervových vláken na snímcích sítnice s využitím lokálních binárních vzorů
Doležal, Petr ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato práce popisuje metodu LBP (Localy Binary Pattern) v jejích různých formách jako nástroj pro analýzu vrstvy nervových vláken jakožto snímků s texturou a bez textury. První část práce se zabývá vrstvou nervových vláken na sítnici oka, výpadky nervových vláken, a především pak možnostmi snímání sítnice pomocí fundus kamery a vlastnostmi takto získaných dat. Druhá část práce popisuje a vysvětluje metodu LBP využívající lokální binární operátory k popisu textury pomocí histogramů. Z takto vzniklých LBP histogramů je získán soubor příznaků. Různými klasifikačními přístupy lze pak určit, zda nové vzorky patří snímku s výpadkem vrstvy nervových vláken. Tímto se zabývá další část práce. Následně je zkoumána korelace příznaků histogramů těchto snímků s tloušťkou vrstvy nervových vláken v témže místě. Metody popisované v této práci byly otestovány na souboru snímků v programovém prostředí MATLAB a dobré výsledky ukazují, že použitá metoda může najít uplatnění v podpoře diagnostiky glaukomových onemocnění.
|
|
|
Detekce obličejů v obraze z kamery na mobilním telefonu s WM
Tureček, Martin ; Láník, Aleš (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí obličejů na mobilních telefonech. Konkrétně se zaměřuje na platformu Windows Mobile. Úvod je tedy věnován tomuto operačnímu systému a možnostem práce s kamerou. Další část textu je věnována obecné problematice detekce obličeje v obraze s ohledem na slabý výkon cílových zařízení. Součástí práce je také popis získávání obrazu z kamery pomocí multimediálního frameworku DirectShow a tvorba vlastního transformačního filtru pro detekci obličeje. V závěru jsou shrnuty dosažené výsledky formou testů na několika mobilních zařízení a také jsou zmíněna všechna úskalí, která obnáší vývoj aplikací pro Windows Mobile.
|
|
|
Podobnost obrazů na základě bodů zájmu
Jelínek, Ondřej ; Uher, Václav (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
V této práci je představena nová metoda pro určení přítomnosti hledaného objektu v prozkoumávaném obrazu. Tato metoda je postavena na analýze klíčových bodů obrazu a výpočtu jejich parametrů. Získané parametry jsou potom použity pro vytvoření rozhodovacího modelu s využitím metod strojového učení. Model dokáže na základě vstupních dat určit, zda se hledaný objekt v obrazu nachází a také jak moc je nalezený objekt podobný vybranému vzoru. Nová metoda je zde podrobně popsána, je vyhodnocena její přesnost a porovnána s již existujícími detektory. Oproti těmto detektorům, mezi které patří například SURF, je úspěšnost detekce nové metody o více než 40% vyšší. Pro pochopení problematiky detekce objektu v obrazu je zde shrnut a popsán postup detekce včetně nejpoužívanějších algoritmů provádějících funkci daného kroku detekce.
|
|
|
Diagnóza Parkinsonovy choroby z řečového signálu
Karásek, Michal ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozpoznáním Parkynsonovy choroby z řečového signálu. V první části poukazuje na základy řečových signálů a řečových signálů u pacientů postižených Parkinsonovou chorobou. Dále popisuje problematiku zpracování řečových signálů, základní příznaky používané k diagnóze Parkinsonovy choroby (např. VAI, VSA, FCR, VOT atd.) a redukci těchto příznaků. Další část je zaměřena na blokové schéma programu pro diagnózu Parkinsonovy choroby. Hlavním cílem této práce je porovnání dvou metod výběru příznaků (mRMR a SFFS). Pro klasifikaci byly vybrány dvě rozdílné metody. První metodou je klasifikace kNN a druhou metodou klasifikace jsou Gaussovy smýšené modely (GMM).
|
|
|
Určení věku a pohlaví mluvčích
Rendek, Tomáš ; Pfeifer, Václav (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozpoznáním pohlaví a věku mluvčích. Úvodem ozřejmuje praktické využití takýchto aplikací a obeznamuje s dostupnými řešeními. Teoreticky úvod se blíže věnuje příznakům použitých při klasifikaci, klasifikátorům, redukčním metodám a řečovým databázím, které využíváme při jednotlivých experimentech. Praktická část práce se věnuje struktuře rozpoznávače implementovaného do nástroje Emotional a v dvou samostatných kapitolách popisuje jednotlivých experimenty. V experimentech odhadu pohlaví jsme zkoumali, jak velký vplyv může mít věk mluvčího a přítomnost emoce na správný odhad. Zbylé experimenty se zabírali vhodností klasifikátorů GMM a k-NN pro konkrétny typ úlohy a metodami redukce příznaků. Experimenty odhadu věku se týkali klasifikace do čtyř věkových tříd, přičemž opět byli v roli klasifikátorů použitý GMM a k-NN. V experimentech byli použitý jak segmentální tak i suprasegmentální příznaky.
|
|
|
Rozpoznání emočního stavu člověka z řeči
Houdek, Miroslav ; Přinosil, Jiří (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Tato diplomová práce pojednává o rozpoznání emočních stavů a určení pohlaví na základě analýzy řečového signálu. Pro popis řečového signálu jsme využili různých prozodických a kepstrálních příznaků. Součástí práce je popis neinvazivních metod pro odhad hlasivkových pulsů. Pro jednotlivé příznaky řeči jsme vytvořili funkce v programu MATLAB. Klasifikace byla provedena pomocí GMM klasifikátoru, který využívá Gaussova rozložení pravděpodobnosti pro modelování příznakového prostoru. Dále byl sestrojen systém pro rozpoznání emočních stavů mluvčího a systém pro rozpoznání pohlaví mluvčího z řeči. Úspěšnost vytvořených systémů jsme testovali s jednotlivými příznaky na různých délkách segmentů řečového signálu a výsledné procentuální úspěšnosti rozpoznávání porovnali. Závěrem jsme testovali vliv mluvčího a pohlaví na úspěšnost rozpoznání emočních stavů.
|
|
|
Klasifikace objektů v obrazech
Gabriel, Petr ; Petyovský, Petr (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou klasifikace objektů na základě příznaků získaných z obrazů. Práce patří do oboru počítačového vidění. Popisuje možné nástroje pro klasifikaci (např. neuronové sítě, rozhodovací stromy, atd.). Nezbytnou součástí je popis objektů pomocí příznaků. Příznaky jsou vstupními daty klasifikátoru. Praktická část práce se zabývá klasifikací souboru předmětů, které se běžně vyskytují doma (nůžky, CD, lepicí páska, atd.). Analyzovaný obraz je předzpracován, prahován v barevném modelu HSV. Následně jsou rekonstruovány defekty vzniklé segmentací pomocí morfologických operací. Poté jsou určeny hodnoty příznaků, které jsou vstupem klasifikátoru. Klasifikátor má podobu rozhodovacího stromu.
|
|
|
Automatické rozpoznávání emočních stavů člověka na základě analýzy řečového projevu
Pfeifer, Leon ; Atassi, Hicham (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá charakteristikou metod pro analýzu emočních stavů člověka. Práci lze rozdělit do tří částí. V první je charakterizován řečový projev z fonetického a psychologického aspektu. V druhé části jsou zpracovány analyzované metody a věci související (předzpracování signálu, řečový detektor). Pro výpočet základního tónu řeči byla použita metoda centrálního klipování, další použitou metodou je analýza na základě formantových frekvencí a poslední metoda určování počtu vrcholů a rovin. Ve třetí části jsou zpracovány výsledky měření provedené jednotlivými metodami Vyhodnocováno zde bylo pět různých emočních stavů: neutralita, vztek, radost, smutek a překvapení. Jsou zde vyobrazeny a diskutovány výsledky pro každou metodu.
|
|
|
Rozpoznávání emočních stavů pomocí analýzy řečového signálu
Navrátil, Michal ; Atassi, Hicham (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá analýzou emočních stavů člověka pomocí analýzy řečového signálu. Práce má dvě části. V první je popsán řečový signál z hlediska tvorby a informačního obsahu. Dále jsou zde popsány hlavní a vedlejší prozodické příznaky: základní tón řeči, intenzita, časové příznaky, spektrální vlastnosti a počet průchodu signálu nulovou rovinou. Ve druhé části práce je popsán navržený systém rozpoznávání emočního stavu člověka z řeči, tento systém pracuje na základě porovnání prozodických příznaků vstupní řeči s prozodickými příznaky uložené v databázi systému. Při nashromážděný dostatečného počtu nahrávek emočních stavů bude schopen rozpoznat emoční stav s vysokou pravděpodobností. Celý projekt je nachystán pro použití v reálném čase. V poslední části práce jsou uvedeny výsledky testů provedených na velkém počtu souboru řečových nahrávek.
|
|
|
Škůdci rychlených okurek a rajčat - informační a výukový systém
DOUL, Lukáš
Diplomová práce je zaměřena na zhotovení elektronické verze informačního systému o škůdcích skleníkových plodin - plodové zeleniny, konkrétně rychlených okurek a rajčat. Cílem diplomové práce je vyhotovit daný informační systém s rozdělením škůdců podle druhu plodiny, dle místa poškození a integrovaným vyhledáváním škůdců dle českého či latinského názvu, případně informací o škůdcích, bioagens. Systém bude obsahovat podrobné informace o jednotlivých škůdcích, jejich bionomii, rozšíření, ochraně proti nim včetně biologické ochrany. Součástí informačního systému bude velké množství fotografií, ať už samotných škůdců, biologických preparátů nebo poškozených rostlin se zjevnými symptomy (příznaky).
|
host ::
RSS.