Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 29 záznamů.  začátekpředchozí20 - 29  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.03 vteřin. 
Identifikátory hypokinetické zátěže při řízení automobilu
Tluchořová, Terezie ; Jelen, Karel (vedoucí práce) ; Lopot, František (oponent)
Název: Identifikátory hypokinetické zátěže při řízení automobilu Cíle: Vývoj a odzkoušení metody pro určení změn mechanických parametrů axiálního systému profesionálních dálkových řidičů. Navrhnout a odzkoušet postup klinického a fyzikálního vyšetření, citlivého ke změnám, ke kterým dochází vlivem vibračního i statického zatížení při řízení kamionu. Metody: Metoda TVS, rozbor páteřní morfologie, měření vibrační expozice Výsledky: Metoda TVS, která byla v práci použita, se ukázala jako adekvátní k poskytnutí informací o resonanční frekvenci a celkovém útlumu páteře s dostatečnou přesností tak, aby jejich ovlivnění jízdou bylo jednoznačně identifikovatelné. Použitá akcelerometrická měření kmitů vibračně budících páteř se rovněž ukázala jako použitelná a poskytující objektivní parametry. Klíčová slova: metoda TVS, vibrace, hypokineze, zrychlení, řízení automobilu, LBP
Hodnocení viability kardiomyocytů
Kremličková, Lenka ; Čmiel, Vratislav (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Cílem této diplomové práce je seznámení se s vlastnostmi obrazových dat a principem jejich snímání. Dále literární rešerše metod zabývajících se segmentací obrazu v oblasti zpracování obrazů srdeční tkáně a v neposlední řadě snaha o nalezení metod pro klasifikaci mrtvých kardiomyocytů a analýzu jejich viability. Mrtvé kardiomyocyty byly analyzovány z hlediska jejich tvaru a podobnosti s templátem vytvořeným jako průměr z mrtvých buněk. Dalším přístupem byla aplikace metody založená na lokálních binárních znacích a výpočet příznaků z jednoduchého a sdruženého histogramu.
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.
Popis a detekce textur v obraze
Zachar, Tomáš ; Ševcovic, Jiří (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá metodami klasifikace textur a implementuje jednoduchý klasifikátor textur, umožňující generování dynamické banky filtrů dle aktuální sady textur. Pro získání příznaků jsou zvoleny Gáborovy filtry společně s Hu momenty. Jako klasifikátor je použit algoritmus SVM.
Vyhledávání opakovaných záběrů
Kletzander, Martin ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce popisuje metody vyhledávání podle obsahu. Vybranou metodu dále aplikuje na vyhledávání podobných obrázků a snímků ve videu. Práce dále kvalifikuje metody používané na zrychlení tohoto typu vyhledávání. Metody dále vyhodnocuje, diskutuje výsledky a zároveň navrhuje jejich používaná vylepšení.
Implementace obrazových klasifikátorů v FPGA
Kadlček, Filip ; Puš, Viktor (oponent) ; Fučík, Otto (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na obrazové klasifikátory a jejich implementaci v FPGA. Klasifikátory dělí na dvě skupiny - slabé a silné klasifikátory. Ve skupině silných klasifikátorů se zaměřuje především na AdaBoost. Ve skupině slabých klasifikátorů jsou probrány základní příznakové klasifikátory, jakými jsou například klasifikátory založené na Haarových nebo Gaborových vlnkách, ale především je kladen důraz na klasifikátory LBP, LRP a LR. Naposled uvedené klasifikátory jsou vhodné pro implementaci v FGPA. Na základě těchto klasifikátorů je navržena pseudo-paralelní architektura. Architektura uvažuje provedení klasifikace v FPGA a následné zpracovávání výsledků v počítači. Navržený klasifikátor je velmi rychlý a každý hodinový cyklus produkuje výstup klasifikace.
Detektor obličejů pro platformu Android
Slavík, Roman ; Polok, Lukáš (oponent) ; Láník, Aleš (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá tématikou detekce obličejů na mobilních telefonech s operačním systémem Android. V rámci úvodu do problematiky jsou popsány některé algoritmy určené pro detekci vzorů v obraze, stejně jako různé techniky získávání příznaků. Jsou zde popsána specifika vývoje pro Android včetně popisu základních vývojových nástrojů. Po seznámení s architekturou SIMD jednotek je vypracován návrh aplikace, podle kterého je následně probíhá implementace. Nakonec jsou provedeny výkonnové testy, jejichž výsledky jsou shrnuty v závěru práce.
Detekce obličejů ve videu
Kolman, Aleš ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá problematikou detekce obličejů ve videu. Naleznete v ní souhrn základních barevných modelů. Poté je uveden popis a srovnání základních metod pro detekci lidské kůže s praktickou ukázkou implementace parametrického detektoru. Následuje teoretický základ pro detekci obličejů a sledování obličejů ve videu obsahující výčet základních pojmů a metod této problematiky. Vyšší důraz je kladen na popis algoritmu strojového učení AdaBoost a na popis možnosti použití Kalmanova filtru pro účely sledování detekovaných obličejů. V podlesní části práce jsou uvedeny návrh, implementace a testování knihovny realizované v rámci této diplomové práce.
Evaluace texturních příznaků
Průša, Petr ; Hradiš, Michal (oponent) ; Šiler, Ondřej (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá statistickým popisem textur metodami LBP a maticemi souslednosti. Obsahem je také vyhodnocení matic souslednosti pomocí Haralickových příznaků. Implementace je v jazyce C++ a byla využita knihovna CImg.h
Accelerating Face Anti-Spoofing Algorithms
Beňuš, Ondřej ; Havel, Jiří (oponent) ; Veselý, Karel (vedoucí práce)
This thesis is specializes on algorithm acceleration from the field of face-based anti-spoofing. Graphics hardware is used as platform for data-parallel processing. As framework, the OpenCL is used. It allows execution on devices such as powerful desktop computers or hand-held devices as well as usage of different kind of processing units such as GPU, ASIC or CPU without any bound to hardware vendor or operating system. Author presents to reader analysis and accelerated implementation of widely used algorithm and impact of such improvement in execution time.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 29 záznamů.   začátekpředchozí20 - 29  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.