|
|
Identifikace osob pomocí otisku hlasu
Mekyska, Jiří ; Atassi, Hicham (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá textově závislým rozpoznáváním řečníků v systémech, kde existuje pouze omezené množství trénovacích vzorků. Pro účel rozpoznávání je navržen otisk hlasu založený na různých příznacích (např. MFCC, PLP, ACW atd.). Na začátku práce je zmíněn způsob vytváření řečového signálu. Některé charakteristiky řeči, důležité pro rozpoznávání řečníků, jsou rovněž zmíněny. Další část práce se zabývá analýzou řečového signálu. Je zde zmíněno předzpracování a také metody extrakce příznaků. Následující část popisuje proces rozpoznávání řečníků a zmiňuje způsoby ohodnocení používaných metod: identifikace a verifikace řečníků. Poslední teoreticky založená část práce se zabývá klasifikátory vhodnými pro textově závislé rozpoznávání. Jsou zmíněny klasifikátory založené na zlomkových vzdálenostech, dynamickém borcení časové osy, vyrovnávání rozptylu a vektorové kvantizaci. Tato práce pokračuje návrhem a realizací systému, který hodnotí všechny zmíněné klasifikátory pro otisk hlasu založený na různých příznacích.
|
|
| |
|
|
Identifikace osob pomocí biometrie sítnice
Klimešová, Lenka ; Mézl, Martin (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá identifikací osob pomocí biometrie sítnice. Cévní řečiště sítnice je neměnné a unikátní pro každého jedince, což jej předurčuje pro biometrické účely. První část práce se zabývá problematikou biometrie, biometrických systémů a hodnocením jejich spolehlivosti. Je uveden princip snímání pomocí experimentálního video oftalmoskopu a provedena rešerše využití snímků sítnice pro biometrii, metod extrakce příznaků a srovnávacích metrik. Dále jsou navrženy dva algoritmy pro využití zadaných dat a realizovány v programovém prostředí MATLAB®. Úspěšnost metod je otestována a vyhodnocena na snímcích z experimentálního video oftalmoskopu a na veřejně dostupných databázích STRaDe a DRIVE.
|
|
|
Biometrie sítnice pro účely rozpoznávání osob
Sikorová, Eva ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním osob pomocí srovnávání sady příznaků extrahovaných z obrazů vzoru cév sítnice. První část práce obsahuje náhled na problematiku biometrie, podrobnější rozbor identifikace osob s využitím snímků sítnice a především literární rešerši metod extrakce a srovnávání. V praktické části byly v prostředí MATLAB realizovány algoritmy pro identifikaci osoby metodou nejbližšího souseda (NS), translace, template matching (TM) a rozšířeného NS a TM se zahrnutím více příznaků. Součástí práce je otestování navržených programů na biometrické databázi příznakových vektorů s následným vyhodnocením.
|
|
|
Rozpoznávání ručně psaného písma pomocí neuronových sítí
Smejkal, Vojtěch ; Fapšo, Michal (oponent) ; Plchot, Oldřich (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozpoznáváním velkých písmen a číslic hůlkového písma pomocí neuronových sítí. Rozebírá použité algoritmy pro segmentaci textu, metody extrakce příznaků a problematiku učení sítě pomocí zpětného šíření chyb. Jsou zde také popsány provedené experimenty s různými konfiguracemi nad datovými sadami. Pro trénování nových sítí a testování jejich úspěšnosti byla vytvořena demonstrační aplikace s grafickým rozhraním s možností interaktivního rozpoznávání myší psaného textu.
|
|
|
Automatická klasifikace obrazů
Ševčík, Zdeněk ; Miklánek, Štěpán (oponent) ; Sikora, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této práce je prozkoumat shlukovací algoritmy strojového učení bez učitele, které lze použít pro klasifikaci databáze obrazů podle podobnosti. Pro vybrané shlukovací algoritmy je sepsán teoretický základ. Pro zlepšení klasifikace použité databáze se diplomová práce zabývá různými metodami předzpracování obrazů. Těmito metodami jsou z obrazu extrahovány příznaky. Dále práce řeší implementaci metod předzpracování a praktickou aplikaci shlukovacích algoritmů. V praktické části je naprogramována aplikace v programovacím jazyce Python, která klasifikuje databázi obrazů do tříd podle podobnosti. Diplomová práce testuje všechny použité metody a ke konci práce je zpracována rešerše výsledků.
|
|
|
Sledování pohybů osob v záznamu ze stacionární kamery
Trnkal, Milan ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na problematiku sledování chodců kamerou. Představil jsem používané metody počítačového vidění, které jsou vhodné pro detekci a klasifikaci osob. Na základě detekce pohybu osob ve videozáznamu jsem navrhl algoritmus pro detekci a sledování chodců. Výsledná aplikace používá histogram orientovaných gradientů a SVM klasifikátor, pro identifikaci chodců jsou využity barevné histogramy. Zjištěné trajektorie jsou následně vykreslovány na výstup. V poslední části práce se zabývám testováním a vyhodnocením výsledků navrženého algoritmu.
|
|
|
Rozpoznávání hudebních stylů
Behúň, Kamil ; Polok, Lukáš (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním hudebních stylů. V úvodu je přehled aktuálních metod používaných při rozpoznávání hudebních stylů. Další kapitoly jsou věnovány vytvořenému systému pro rozpoznávání hudebních stylů. Výsledný systém obsahuje dvě metody extrakce příznaků. První využívá extrakci Mel-frekvenčních kepstrálních koeficientů z~nahrávek a~druhá extrakci příznaků ze spektrogramu nahrávek. Pro klasifikaci výsledný systém využívá Support Vector Machine.
|
|
|
Implementace jednoduchého rozpoznávače řeči pro Android
Flajšingr, Petr ; Herout, Adam (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá implementací a optimalizací rozpoznávače řeči pod operačním systémem Android. Pokrývá implementaci nahrávání zvukového signálu, následnou extrakci příznaků pomocí Mel bank filtrů a neuronové sítě. Také obsahuje informace o implementaci dynamického dekodéru. Práce se věnuje převážně implementaci v nízkoúrovňových nástrojích jako jsou Android NDK a Renderscript a vyhodnocuje úspěšnost rozpoznávače a jeho paměťové a časové nároky.
|
|
| |
host ::
RSS.