| |
|
Rozpoznání jednotlivých písmen ve zvukovém záznamu s využitím SOM
Malásek, Jan ; Honzík, Petr (oponent) ; Honzík, Petr (oponent) ; Pohl, Jan (vedoucí práce)
Bakalářská práce popisuje historické pozadí vývoje neuronových sítí a jejich použití při procesu rozpoznání řeči a uvádí do problematiky práce a učení neuronových sítí. Představuje tři vybrané systémy pro rozpoznání řečového signálu včetně vyhodnocení jejich úspěšnosti v experimentech, výhod a nevýhod. Zabývá se charakteristikou lidské řeči a systémy na její rozpoznávání. Nabízí pohled na spektra signálů různých typů hlásek a dává návod k programování neuronových sítí v prostředí MATLAB.
|
|
Hlasové ovládání
Sádecký, Petr ; Szőke, Igor (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
V této bakalářské práci jsou studovány techniky pro rozpoznávání řeči a detekci klíčových slov s pomocí skrytých Markovových modelů. V první části jsou popsány techniky parametrizace signálu, trénování modelů a algoritmy pro rozpoznávání řeči. V druhé části je provedena detekce klíčových slov s několika modely natrénovanými z řečových signálů zachycených v různých vzdálenostech a výsledky těchto testů jsou následně vyhodnoceny.
|
|
S počítačem bez myši a klávesnice
Jaroň, Lukáš ; Mlích, Jozef (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
V této bakalářské práci jsou popsány návrhy způsobů, jakými lze ovládat počítač bez myši a klávesnice, pouhým pohybem ruky, a uživatelských rozhraní. Dále je zde popsána teorie nástrojů použitých k vytvoření experimentálních aplikací, které simulují navržená rozhraní. A celý vývojový cyklus od analýzy problému, specifikace a implementace, až k testování vytvořené aplikace. Výsledek této práce je rozhraní, které dokáže rozpoznat osm různých pohybů ruky a použít je jako vstup do systému.
|
|
Rozpoznávání rukou psaného textu
Zouhar, David ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Mlích, Jozef (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním znaků psaných rukou v reálném čase. Popisuje způsoby získávání informací pro rozpoznávání textu, metody používané při klasifi kaci a aplikaci vytvořenou pro získání textu z nakreslených znaků. Dále se také zabývá vyhodnocením vytvořené aplikace. Zaměřuje se na experimenty, které byly prováděny pro zvýšení úspěšnosti rozpoznávání. Díky provedeným experimentům se podařilo dosáhnout úspěšnosti okolo 85%.
|
|
Detekce genů v DNA sekvencích
Višňovský, Marek ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Martínek, Tomáš (vedoucí práce)
Práce se zaobírá návrhem metody na predikci prokaryotických genů, která pak bude odzkoušená a prezentována na genome Escherichie coli. Jednotlivé kapitoly postupně pojednávají o problematice spojené s tímto návrhem, stručným úvodem do molekulární biologie začínajíc, představením použí-vaných metod detekce respektive predikce genů pokračujíc, až samotným návrhem metody založené především na pozičně specifických maticích končíc.
|
|
Detekce gest pro sensor Kinect
Zapletal, Filip ; Šolony, Marek (oponent) ; Žák, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce popisuje způsoby získání dat o poloze jednotlivých částí těla za pomoci různých technologií, se zvláštním zaměřením na Kinect. Na základě těchto poznatků je pak navržena a implementována knihovna sloužící k rozpoznávání dynamických pohybových gest, která je otestována na sadě navržených gest.
|
| |
|
Rozpoznávání gest
Svoboda, Tomáš ; Mlích, Jozef (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá rozpoznáváním gest rukou. Jsou diskutovány výhody a nevýhody různých barevných modelů pro detekci barvy kůže. Kůže je detekována pomocí vyhledávací tabulky. Vyhledávací tabulka je vytvořena z histogramu barvy kůže a volitelně Gaussova rozdělení, jehož parametry jsou z histogramu odhadnuty. Pro klasifikaci gest jsou využity Skryté Markovovy modely. Pro práci s těmito modely byl použit toolkit HTK. Rozpoznávání gest v reálném čase zajištuje vlastní dekodér Skrytých Markovových modelů využívající Viterbiho algoritmus. Bylo provedeno několik experimentů se systémem a datovými sadami pro 4 gesta. Výsledky experimentů jsou velmi dobré.
|
| |