|
|
Codec Detection from Speech
Jon, Josef ; Matějka, Pavel (oponent) ; Černocký, Jan (vedoucí práce)
This thesis deals with codec detection from compressed speech signal. The primary goal was to identify which features distinguish selected codecs, and then create an environment facilitating experiments with various types of classifiers and their configurations. Support vector machines and neural networks, modeled using the Keras library, were used. The main contribution of this work is the experimental part, in which the effects of the neural networks parameters are discussed. After tuning the parameters and finding their optimal values, the network achieved accuracy over 98% on a test set comprising data from six different codecs.
|
|
|
Klasifikace cév sítnice
Mitrengová, Jana ; Kolář, Radim (oponent) ; Odstrčilík, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá klasifikací cévního řečiště v obrazových datech sítnice. První část práce pojednává o anatomii oka a zaměřuje se na popis sítnice a jejího cévního zásobení. Dále je popsán princip fundus kamery a experimentálního video oftalmoskopu. Druhá část práce je věnována literární rešerši odborných prací, které se zabývají problematikou klasifikace retinálních cév na tepny a žíly. Následně je uveden princip vybraných metod strojového učení. Na základě prostudovaných odborných publikací byly sestaveny dva návrhy metod pro klasifikaci cévního řečiště, první s využitím SVM klasifikátoru a druhá s využitím konvoluční neuronové sítě U-Net. Na závěr proběhla analýza pulzací cévního řečiště. Praktická část práce byla realizována v programovacím prostředí Matlab, přičemž pro klasifikaci byly použity snímky z RITE, IOSTAR a AFIO databáze, a při analýze pulzací byly zpracovány videosekvence sítnice pořízené experimentálním video oftalmoskopem.
|
|
|
Rozpoznání obličeje
Keršner, Martin ; Mlích, Jozef (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou rozpoznání obličeje. Cílem práce bylo nastudovat různé metody extrakce příznaků a zjistit jejich vliv na úspěšnost rozpoznání. Mezi zkoumané metody extrakce příznaků patří Local Binary Pattern, Histogram orientovaných gradientů a Gaborovy filtry. Dále práce vysvětluje způsoby rozpoznání obličejů podle podobnosti obrazových dat. Jako klasifikátor obličejů byl při experimentech použit Support Vectore Machines. Experimentálně zjištěné nejúspěšnější kombinace parametrů metod extrakce příznaků a klasifikátoru byly využity v systému pro jednoduché rozpoznávání obličejů.
|
|
|
Verification of Authenticity of Stamps in Documents
Micenková, Barbora ; Španěl, Michal (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Classical ink stamps and seals used for authentication of a document content have become relatively easy to forge by the scan & print technique since the technology is available to general public. For environments where a huge volume of documents is processed, an automatic system for verification of authenticity of stamps is being developed in the scope of this master's thesis. The process of stamp authenticity verification naturally must be preceded by the phase of stamp detection and segmentation - a difficult task of Document Image Analysis (DIA). In this master's thesis, a novel method for detection and verification of stamps in color document images is proposed. It involves a full segmentation of the page to identify candidate solutions, extraction of features, and further classification of the candidates by means of support vector machines. The evaluation has shown that the algorithm is capable of differentiating stamps from other color objects in the document such as logos or text and also genuine stamps from copied ones.
|
|
|
Detekce a klasifikace vojenských cílů ve videosignálu
Košík, Michal ; Orság, Filip (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace vhodných algoritmů na detekci a klasifikaci vzdálených cílů. Čtenář bude seznámen s dvojicí algoritmů pro detekci pohybu. Jedná se o odčítání dvou po sobě jdoucích snímků a o komplexnější algoritmus, který je založený na Bayesovském klasifikátoru. Dále mu budou představeny dva možné způsoby klasifikace, konkrétně pomocí support vector machines a pomocí množiny lineárních klasifikátorů. V závěru práce budou dané algoritmy zhodnoceny.
|
|
|
Použití hybridní metody pro řízení zásobní funkce vodní nádrže
Pospíšilík, Šimon ; Kozel, Tomáš (oponent) ; Menšík, Pavel (vedoucí práce)
Bakalářská práce je zaměřena na výběr vhodného vstupního regionálního klimatického modelu do Hybridní metody řízení zásobní funkce vodní nádrže. Tento způsob řízení je založen na vhodné kombinaci optimalizační metody s metodou Support vector machines. Výběr vhodného regionálního klimatického modelu probíhá pomocí simulace řízení zásobní funkce vodní nádrže Vír I v programu Microsoft Exel. Výsledky simulace řízení hybridní metodou jsou porovnány s dalšími metodami řízení. Těmito metodami jsou Adaptivní řízení, Dispečerský graf a řízení na hodnotu nadlepšeného odtoku.
|
|
|
Sledování rozhodčího včetně gest při Agility
Palata, Petr ; Přibyl, Bronislav (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá možností implementace sledování rozhodčího včetně jeho gest ve sportu agility. Začátek práce je věnován krátkému úvodu ke sportu agility. Následně je na- vržen konceptuální systém, jehož prvky jsou postupně rozebrány v jednotlivých kapitolách. Práce integruje sledovač člověka z dostupných open-source knihoven a zabývá se trénováním dvou SVM klasifikátorů za použítí Bag of Words deskriptorů.
|
|
|
Klasifikační algoritmy pro systémy identifikace osob podle obličeje
Hegr, Vojtěch ; Křupka, Aleš (oponent) ; Malach, Tobiáš (vedoucí práce)
Práce se zabývá rešerší klasifikačních algoritmů pro identifikaci osob podle obličeje. Cílem práce je implementace algoritmů do existujícího systému pro rozpoznávání obličejů a vyhodnocení vlivu jednotlivých klasifikátorů. Na základě provedené rešerše byly k implementaci vybrány následující klasifikátory: algoritmus k - nejbližších sousedů (K-NN), metoda podpůrných vektorů (SVM) a neuronové sítě (NN). Tyto klasifikační algoritmy byly implementovány v jazyce C++ s využitím open source knihovny OpenCV. Dále byla představena snímková databáze IFaVID a testovací metodologie implementovaných algoritmů.
|
|
|
Voice Activity Detection
Ent, Petr ; Karafiát, Martin (oponent) ; Matějka, Pavel (vedoucí práce)
This thesis deals with usage Support Vector Machines (SVM) for Speech Activity Detection (SAD). The first part of the thesis deals with comparison of different feature extractions and different methods of construction supervectors for classifying speech using SVM. The second part presents SVM based SAD system. All experiments were performed on ERT broadcast new database. Final comparison with two other approaches (phoneme and GMM based) was done on standard NIST 2006 Rich Test Evaluation database.
|
|
|
Klasifikace objektů s použitím radaru
Přívara, Jan ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Maršík, Lukáš (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je navrhnout a implementovat klasifikátor objektů za pomocí radaru, konkrétně klasifikátor vozidel na silničních komunikacích. V první části jsou popsány principy fungování radaru a metody, které slouží k analýze radarového signálu. Práce uvádí základy klasifikace, přičemž je kladen důraz na klasifikační model "Support Vector Machines". Předvedenými postupy jsou z radarového signálu extrahovány příznaky pro klasifikaci. V další části je proveden návrh a implementace klasifikátoru. Nakonec je vyhodnocena úspěšnost klasifikátoru a je navrženo možné pokračování práce.
|
host ::
RSS.