|
Acceleration of Object Detection Using Classifiers
Juránek, Roman ; Kälviäinen, Heikki (oponent) ; Sojka, Eduard (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Detection of objects in computer vision is a complex task. One of most popular and well explored approaches is the use of statistical classifiers and scanning windows. In this approach, classifiers learned by AdaBoost algorithm (or some modification) are often used as they achieve low error rates, high detection rates and they are suitable for detection in real-time applications. Object detection run-time which uses such classifiers can be implemented by various methods and properties of underlying architecture can be used for speed-up of the detection. For the purpose of acceleration, graphics hardware, multi-core architectures, SIMD or other means can be used. The detection is often implemented on programmable hardware. The contribution of this thesis is to introduce an optimization technique which enhances object detection performance with respect to an user defined cost function. The optimization balances computations of previously learned classifiers between two or more run-time implementations in order to minimize the cost function. The optimization method is verified on a basic example -- division of a classifier to a pre-processing unit implemented in FPGA, and a post-processing unit in standard PC.
|
|
Network-wide Security Analysis
de Silva, Hidda Marakkala Gayan Ruchika ; Šafařík,, Jiří (oponent) ; Šlapal, Josef (oponent) ; Švéda, Miroslav (vedoucí práce)
The objective of the research is to model and analyze the effects of dynamic routing protocols. The thesis addresses the analysis of service reachability, configurations, routing and security filters on dynamic networks in the event of device or link failures. The research contains two main sections, namely, modeling and analysis. First section consists of modeling of network topology, protocol behaviors, device configurations and filters. In the modeling, graph algorithms, routing redistribution theory, relational algebra and temporal logics were used. For the analysis of reachability, a modified topology table was introduced. This is a unique centralized table for a given network and invariant for network states. For the analysis of configurations, a constraint-based analysis was developed by using XSD Prolog. Routing and redistribution were analyzed by using routing information bases and for analyzing the filtering rules, a SAT-based decision procedure was incorporated. A part of the analysis was integrated to a simulation tool at OMNeT++ environment. There are several innovations introduced in this thesis. Filtering network graph, modified topology table, general state to reduce the state space, modeling devices as filtering nodes and constraint-based analysis are the key innovations. Abstract network graph, forwarding device model and redistribution with routing information are extensions of the existing research. Finally, it can be concluded that this thesis discusses novel approaches, modeling methods and analysis techniques in the area of dynamic networks. Integration of these methods into a simulation tool will be a very demanding product for the network designers and the administrators.
|
|
Obrazová analýza v tribotechnické diagnostice
Machalík, Stanislav ; Stodola,, Jiří (oponent) ; Tillová,, Eva (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Obrazová analýza částic opotřebení je v práci využita ke klasifikaci jejich obrazů do tříd odpovídajících stanoveným typům opotřebení. Dává možnost získat informace nejen o základních parametrech otěrových částic, ale také údaje, které by při klasickém způsobu hodnocení bylo možné získat jen velmi obtížně. Na základě analýzy morfologických či obrazových charakteristik částic lze sledovat průběh opotřebení strojních součástí, a tím zabránit případné havárii motoru, případně stanovit optimální lhůty pro výměnu oleje. Cílem této práce je prozkoumat možnosti využití obrazové analýzy v kombinaci s metodou analytické ferrografie a na základě teoretických poznatků navrhnout nástroj pro automatickou klasifikaci částic. Současné metody analýzy částic opotřebení jsou založeny na vyhodnocení, které nedává přesnou představu o procesech probíhajících mezi třecími povrchy v motorové soustavě. Práce vychází z metody analytické ferrografie, která umožňuje zhodnotit stav sledovaného stroje z hlediska opotřebení. Přínosem klasifikátorů vytvořených v této práci je možnost automatického vyhodnocení výstupů analytické ferrografie; jejich použití odstraňuje zásadní nevýhodu ferrografické analýzy, kterou je její závislost na subjektivním hodnocení expertem provádějícím analýzu. Vytvořené klasifikátory jsou založeny na využití metod strojového učení. Na základě rozsáhlé databáze částic, která byla vytvořena v první fázi práce, byly klasifikátory natrénovány umožňují tak hodnotit ferrograficky separované otěrové částice, které pocházejí z olejů odebraných z mazaných soustav. Následně byly provedeny experimenty, z jejichž výsledků vyplynuly optimální nastavení klasifikátorů.
|
|
Extensions to Probabilistic Linear Discriminant Analysis for Speaker Recognition
Plchot, Oldřich ; Fousek, Petr (oponent) ; McCree,, Alan (oponent) ; Burget, Lukáš (vedoucí práce)
This thesis deals with probabilistic models for automatic speaker verification. In particular, the Probabilistic Linear Discriminant Analysis (PLDA) model, which models i--vector representation of speech utterances, is analyzed in detail. The thesis proposes extensions to the standard state-of-the-art PLDA model. The newly proposed Full Posterior Distribution PLDA models the uncertainty associated with the i--vector generation process. A new discriminative approach to training the speaker verification system based on the~PLDA model is also proposed. When comparing the original PLDA with the model extended by considering the i--vector uncertainty, results obtained with the extended model show up to 20% relative improvement on tests with short segments of speech. As the test segments get longer (more than one minute), the performance gain of the extended model is lower, but it is never worse than the baseline. Training data are, however, usually available in the form of segments which are sufficiently long and therefore, in such cases, there is no gain from using the extended model for training. Instead, the training can be performed with the original PLDA model and the extended model can be used if the task is to test on the short segments. The discriminative classifier is based on classifying pairs of i--vectors into two classes representing target and non-target trials. The functional form for obtaining the score for every i--vector pair is derived from the PLDA model and training is based on the logistic regression minimizing the cross-entropy error function between the correct labeling of all trials and the probabilistic labeling proposed by the system. The results obtained with discriminatively trained system are similar to those obtained with generative baseline, but the discriminative approach shows the ability to output better calibrated scores. This property leads to a better actual verification performance on an unseen evaluation set, which is an important feature for real use scenarios.
|
|
Intrusion Detection in Network Traffic
Homoliak, Ivan ; Čeleda, Pavel (oponent) ; Ochoa,, Martín (oponent) ; Hanáček, Petr (vedoucí práce)
The thesis deals with anomaly based network intrusion detection which utilize machine learning approaches. First, state-of-the-art datasets intended for evaluation of intrusion detection systems are described as well as the related works employing statistical analysis and machine learning techniques for network intrusion detection. In the next part, original feature set, Advanced Security Network Metrics (ASNM) is presented, which is part of conceptual automated network intrusion detection system, AIPS. Then, tunneling obfuscation techniques as well as non-payload-based ones are proposed to apply as modifications of network attack execution. Experiments reveal that utilized obfuscations are able to avoid attack detection by supervised classifier using ASNM features, and their utilization can strengthen the detection performance of the classifier by including them into the training process of the classifier. The work also presents an alternative view on the non-payload-based obfuscation techniques, and demonstrates how they may be employed as a training data driven approximation of network traffic normalizer.
|
|
Identifikace příležitostí pro vybranou firmu
FEIKLOVÁ, Michaela
Diplomová práce má za cíl odkrýt příležitosti na trhu pro vybranou firmu a navrhnout firmě jejich možné využití. Práce sestává ze dvou hlavních částí - přehledu odborné literatury a praktické části. V rámci praktické části byla provedena marketingová situační analýza, která zanalyzovala vnější i vnitřní prostředí firmy. Zjištěné poznatky byly základem pro analýzu SWOT, která odkryla silné a slabé stránky podniku, jeho příležitosti a ohrožení. V závěru byl vypracován návrh na využití zjištěných informací.
|
|
Organizace a řízení výroby v podniku
DRNOVÁ, Markéta
Cílem diplomové práce na téma "Organizace a řízení výroby v podniku" je zmapování vybraného podniku v období jednoho kalendářního roku a získání dostatečného množství informací pro jejich zanalyzování k navržení možných zlepšení. V úvodu praktické části jsou uvedené identifikační údaje vybrané společnosti, její charakteristika, výrobky a služby, které poskytuje, a také způsob jakým plánuje výrobu. V další části je popsána analýza současného stavu, ve které jsou zobrazeny mapy současného stavu pro jednotlivé polotovary. Pro analýzu současného stavu je vypočítán VA index a v další kapitole je pro každý polotovar vytvořen diagram pohybu materiálu. Cílem analýzy a diagramu pohybu je nalezení úzkých míst v toku materiálu. V další části je tvořena cílová mapa budoucího stavu, která vychází z mapy současného stavu. V mapě jsou zvýrazněny kritické faktory, které jsou určeny k zlepšení, a na závěr je určen nový VA index, ke kterému by se měl současný stav přiblížit. Předposlední část zahrnuje doporučení metod a prvků štíhlé výroby do nové výrobní haly, kterou chce podnik vybudovat. Mezi doporučené metody patří hlavně metoda 5S, vizualizace, standardizace, SMED a Bottleneck. Poslední kapitola obsahuje několik opatření, kterými je motivace zaměstnanců, neustálé zlepšování, osobní zodpovědnost, zavedení systému EDI a ergonomie, které by vedly ke zlepšení chodu firmy.
|
|
Vliv sociálních médií
BAUEROVÁ, Milada
Tato diplomová práce se zabývá sociálními médii, konkrétně tím, jaký mají vliv na rozhodování při výběru vysoké školy. V České republice funguje 87 vysokých škol, každá z nich nabízí jedinečné studijní programy a každá je specifická, přesto pokud se rozdělí podle zaměření například pouze na vysoké školy ekonomické, je již obtížné rozlišit, která bude nejlepší volbou pro potenciálního studenta. Pro tuto diplomovou práci byla zvolena Jihočeská univerzita v Českých Budějovicích a pro porovnání byla vybrána Česká zemědělská univerzita v Praze. Hlavní cíl lze konkretizovat jako analýzu vlivu sociálních médií při volbě vysoké školy a navrhnout doporučení na základě výsledků. Dalšími cíli této práce jsou: - zjistit, jak univerzity využívají sociální média, - zjistit, jak se studenti zapojují do dění na sociálních médiích. Výsledky pro tuto práci budou získány na základě marketingového výzkumu pomocí dotazníkového šetření mezi studenty Jihočeské univerzity a České zemědělské univerzity v Praze. Na základě těchto výsledků bude provedena analýza a porovnání těchto univerzit a zjištění, jak silně ovlivňují sociální média studenty při výběru vysoké školy, zda se studenti sami zapojují do dění na sociálních médiích, a co mohou univerzity vylepšit.
|
|
Příjmy malých obcí v České republice
JIREKOVÁ, Kateřina
Cílem této diplomové práce je zhodnotit systém příjmů obcí v České republice z hlediska specifik malých obcí. Obce s nízkým počtem obyvatel jsou v posledních letech často diskutovaným tématem, zejména z důvodu jejich nižších příjmů. Tomu se hlavně od roku 2008 začala věnovat legislativa, která tyto problémy, a tedy rozdíly mezi malými a většími obcemi, odstranila. Analýza příjmů byla provedena u všech obcí České republiky mezi lety 2000 2012. Obce byly rozděleny na dvě skupiny. První skupinu tvoří malé obce, které jsou pro potřeby diplomové práce definovány jako obce do 499 obyvatel. Druhou skupinou obcí jsou ostatní obce České republiky s výjimkou obcí malých, statutárních měst a hlavního města Prahy. Pro analýzu byla reálná data přepočtena na obyvatele a z těchto údajů bylo zjištěno minimum, maximu, medián a aritmetický průměr. Na základě těchto údajů je hodnocena variabilita příjmů. U některých skupin příjmů je provedena i regresní a korelační analýza z důvodu zjištění závislosti mezi jednotlivými proměnnými. Rozdílnost v příjmech malých a ostatních obcí je posuzována porovnáním aritmetických průměrů a mediánů mezi těmito skupinami obcí pomocí dvouvýběrového t-testu a Mann-Whitneyova testu. Vývoj příjmů je hodnocen zjištěním trendu časové řady pomocí metody lineární regrese. Z provedené analýzy vyplynula pro malé obce jistá specifika v jejich financování. Došlo rovněž k potvrzení hypotézy, že malým obcím plynou do rozpočtu nižší příjmy v přepočtu na obyvatele.
|
|
Marketing nákupního centra
POLÁKOVÁ, Lucie
Předložená diplomová práce pojednává o nově otevřeném nákupním centru Galerie v Teplicích, které v současné době usiluje o vybudování výhodné pozice na trhu a rovněž pracuje na svém vhodném vymezení vůči stávající silné konkurenci. Hlavními cíli této práce je zjistit, jakou pozici výše zmíněné nákupní centrum v současné době na trhu zaujímá, poznat blíže jeho návštěvníky a následně na základě výsledků realizovaných šetření lépe zacílit a přizpůsobit stávající marketingovou komunikaci centra. Z tohoto důvodu je tato diplomová práce zaměřená zejména na zjišťování a analýzu bližších informací o chování, vnímání a preferencích návštěvníků určených nákupních center, především pak nákupního centra Galerie a rovněž na vymezení jeho současného positioningu ve vztahu k určeným konkurentům.
|
host ::
