|
| |
|
| |
|
|
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.
|
|
|
Time series dynamic factor analysis
Slávik, Ľuboš ; Michálek, Jaroslav (oponent) ; Hübnerová, Zuzana (vedoucí práce)
This thesis studies a novel approach to time series clustering based on a dynamic factor model. Dynamic factor model is a dimension reduction technique enhancing classical factor analysis by a requirement of an autocorrelation structure of the latent factors. Parameters of the model are estimated via EM algorithm employing Kalman filtering and smoothing and necessary restrictions are placed on the model, so the model becomes identifiable. After describing the theoretical concept of the approach, the dynamic factor model is applied to the real observed time series and the work discusses its behaviour and properties on one-month meteorological data of fire weather index at 108 fire stations located in British Columbia. The procedure of the model estimates a loadings matrix of the model with a corresponding small number of latent factors and a variance-covariance matrix of the modeled time series. The thesis applies k-means clustering to the resulted loadings matrix and provides a division of the stations into clusters based on the reduced dimensionality of the original data. With the estimated cluster means and the latent factors, it is possible to obtain particular mean trends for each cluster. Then, the achieved clusters are compared with the results obtained for the same set of stations but within a different month to assess the stability of the clustering. The work discusses the effect of varimax rotation on the loadings matrix as well. Moreover, the thesis suggests a method for detecting possible time series outliers based on the estimated variance-covariance matrix of the model and discusses the effect of outliers on the estimated model.
|
|
|
Detekce síťových anomálií na základě NetFlow dat
Czudek, Marek ; Bartoš, Václav (oponent) ; Kořenek, Jan (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá využitím NetFlow dat v systémech pro detekci narušení nebo anomálií v síťovém provozu.Práce zahrnuje popis způsobů, které se využívají pro sběr dat ze síťě. Rozsáhleji je zde popsán protokol NetFlow. Následně se práce zaměřuje na analýzu a popis různých metod, které se využívají pro detekci anomálií v síťovém provozu, se zhodnocením jejich výhod a nevýhod. Na základě analýzy těchto metod je v další části práce vybrána konkrétní metoda. Následně je provedena analýza datové sady s využitím vybrané metody. Na základě výsledků je navržen algoritmus pro detekci anomálií v reálném čase. Tato konkrétní metoda byla vybrána na základě toho, že je schopna detekovat anomálie v neoznačeném síťovém provozu. V poslední části práce je algoritmus implementován a jsou provedeny experimenty s výslednou aplikací nad reálnými NetFlow daty.
|
|
|
Hierarchické metody segmentace obrazu
Staněk, Stanislav ; Švub, Miroslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
V mnoha aplikacích počítačového vidění je segmentace obrazu jedním z nekritičtějších kroků jeho analýzy. V této práci je prezentována segmentační metoda založená na shlukovacích algoritmech fuzzy c-means a k-means. Je použita hierarchická datová struktura společně se shlukovacími algoritmy pro segmentaci na každém stupni pyramidy. Výsledky ukazují, že výpočetní čas je mnohem menší, než v případě klasického shlukování.
|
|
|
Vlastnosti proudových signálů při sekvenaci nanopórem
Plocková, Veronika ; Nykrýnová, Markéta (oponent) ; Sedlář, Karel (vedoucí práce)
Technologie Oxford Nanopore přinesly novou a revoluční technologii v oblasti sekvenování DNA. Jejich sekvenační zařízení měří změny elektrického proudu protékajícího póry spolu s DNA. Tato práce si klade za cíl popsat rozdíly mezi nezpracovanými signály produkovanými různými sekvenačními soupravami a průtokovými komůrkami při sekvenování několika různých bakterií. K analýze různých statistických parametrů, které by byly vhodné pro popis signálů získaných z nanopórů, byly použity dva soubory dat kombinující pět různých organismů, dva sekvenační kity a dva typy průtokových kyvet. Následně byly vzorky klasifikovány pomocí algoritmu k-means a výsledky byly diskutovány.
|
|
|
Hodnocení kvality výsledků shlukové analýzy
Schmid, Michael ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá shlukovou analýzou, zejména způsoby hodnocení kvality jejích výsledků. Poskytuje teoretický úvod ke shlukové analýze a k metrikám schopným hodnotit její kvalitu. Dokumentuje vývoj aplikace, která je schopna za pomocí zmíněných metrik provádět hodnocení kvality výsledků shlukové analýzy. Podstatná část práce se věnuje experimentování s vytvořenou aplikací, včetně návrhu experimentů a analýzy chování shlukovacích algoritmů a metrik v kombinaci s různými datovými sadami.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo experimentovat s pokročilými technikami reprezentace obrazu a vytvoření klasifikátoru, který je schopen zpracovat s dostatečnou přesnosí a rychlostí velkou sadu obrazových dat. Základní řešení s využitím vizuálních slovníků je obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných příznaků pro popis obrazu, měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům a využití segmentace při budování vizuálního slovníku. Pro dosažní efektivity klasifikátoru jsou využity lineární SVM s explicitním vložením dat. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
|
|
Shluková analýza v oblasti číslicového zpracování patologické řeči
Čapek, Karel ; Mžourek, Zdeněk (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá výpočtem parametrů kvantifikujících degradaci řečové produkce způsobenou přítomností určité řečové patologie a následným rozřazením uvažovaných patologií do skupin pomocí algoritmu k-means. Účelem bylo nalezení skupin patologií, které navzdory možnému rozdílnému původu v podobné míře postihují fonační a artikulační schopnosti řečníka a znehodnocují kvalitu řeči jako takové. V práci bylo využito fonaci hlásky „a“, jako nejběžněji se vyskytujícího řečového cvičení, kvůli své odolnosti vůči demografickým a lingvistickým charakteristikám jednotlivých řečníků. Dále je na parametry uplatněna předběžná analýza, která má za úkol vybrat parametry nejlépe charakterizující degradaci řečové promluvy. Nakonec jsou tyto vybrané parametry použity pro nalezení výsledných dělení patologií pomocí algoritmu k-means.
|
host ::
RSS.