|
|
Counting People Using a PIR Sensor
Beneš, Martin ; Kempter, Guido (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
PIR (passive infrared) sensors are mainly used to detect a presence of a person and notifying a system to react appropriately. The aim of this thesis is to use the PIR sensors to localize the person and present approach to estimate a count of people. To do so, the thesis suggests a heat signal processing pipeline including wavelet transformation feature extraction, fuzzy logic system with classifiers based on linear regression. The performed experiment and its results are presented an evaluated.
|
|
|
Hodnocení žáků ve čtení s porozuměním na 1. stupni základních škol
Šandová, Lucie ; Ronková, Jolana (vedoucí práce) ; Wildová, Radka (oponent)
Diplomová práce se zabývá hodnocením žáků prvního stupně základních škol, a to konkrétně v jejich dovednostech v oblasti čtení s porozuměním. Cílem této práce je definovat způsob realizace hodnocení a jeho následný vliv v oblasti čtení s porozuměním ve školách, které hodnotí formou klasifikace, a ve školách, kde využívají slovní hodnocení. V teoretické části je nejprve vymezen termín hodnocení, který je přiblížen v kontextu výchovně-vzdělávacího procesu. Dále jsou popsány základní druhy, funkce i kritéria hodnocení a pozornost je také věnována jeho dvěma základním formám, tedy hodnocení kvalitativnímu a kvantitativnímu. V neposlední řadě jsou v teoretické části práce popsána specifika hodnocení v oblasti čtení s porozuměním. Praktická část se zabývá problematikou, jaké formy hodnocení žáků učitelé základních škol v ČR užívají, pokud hodnotí žáky ve čtení s porozuměním. Dále se konkrétněji orientuje na dvě základní školy v Praze a okolí, které využívají rozdílné formy hodnocení žáků, a zjišťuje, jak je na těchto školách hodnocení v dané oblasti realizováno a jaké přednosti, či úskalí přináší. Na základě tohoto výzkumného šetření je poté zjišťováno, jaký vliv mají tato hodnocení na účastníky vyučovacího procesu. V závěru diplomové práce jsou navrženy adaptace daných způsobů hodnocení tak, aby co...
|
|
|
Počítačová analýza ultrazvukových obrazů uzlů ve štítné žláze se zaměřením na jejich sonografické vlastnosti a cytologické nálezy.
Procházka, Antonín ; Smutek, Daniel (vedoucí práce) ; Rožánek, Martin (oponent) ; Jiskra, Jan (oponent)
Ultrazvukové zobrazování patří mezi základní vyšetření uzlů ve štítné žláze, na jejichž základě se rozhoduje, zda pacient podstoupí cytologické vyšetření, které je hlavním podkladem pro rozhodování o případném chirurgickém odstranění štítné žlázy. Cytologické vyšetření má ale bohužel omezenou specificitu a případná operace s sebou nese rizika. Proto jsou hledány další metody, které by byly schopny vnést do diagnostiky více jistoty. Jednou z nových metod je počítačová podpora diagnostiky (CAD), která pomocí analýzy obrazu a strojového učení vykazuje poměrně slibné výsledky. V této práci představujeme dva do určité míry podobné, přesto však odlišné, CAD přístupy. První přístup spočívá v analýze celých uzlů pomocí Segmentation Based Fractal Texture Analysis (SFTA) algoritmu, který rozkládá obraz na jednotlivá šedotónová pásma pomocí metody binární stack-dekompozice. Pomocí tohoto přístupu bylo na datovém souboru 40 snímků hodnocených metodou křížové validace dosaženo přesnosti 92,5 % při použití náhodných lesů a 95 % při použití support vector machines (SVM). Druhý CAD přístup vychází také z metody vícenásobného prahování obrazu, ale s tím rozdílem, že z jednotlivých šedotónových pásem je extrahováno větší množství prediktorů popisujících binární texturu a dále pak, že analýza neprobíhá na uzlu jako celku, ale...
|
|
|
NÁVRH OPTOVLÁKNOVÉHO BIOSENZORU SE SPEKTRÁLNÍ ANALÝZOU V BLÍZKÉ INFRAČERVENÉ OBLASTI
Křepelka, Pavel ; Jakubec,, Martin (oponent) ; Skládal, Petr (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Práce se zabývá měřením a interpretací NIR spekter bakteriálních buněk a výzkumem biosenzorických technik, využívající tuto analytickou techniku. Je zde rozebrán současný stav vědění v oblasti NIR spektroskopie v mikrobiologii a technologie optovláknových biosenzorů. Z rozboru vyplývá, že NIR je vhodnou technikou pro přímou molekulární analýzu bakterií, která však trpí nízkou citlivostí a nedostatečnou interpretací bakteriálních spekter. V další části práce je uveden teoretický rozbor technik spektrální analýzy a technologie optovláknových senzorů. V praktické části práce jsou představeny experimenty a výzkum vedoucí k odstranění těchto nevýhod NIR spektroskopie v mikrobiologii. Je zde shrnuta řada experimentů sloužící k interpretaci NIR spekter bakterií a návrh optovláknového senzoru pro zvýšení citlivosti této techniky. V této práci byly určeny a částečně interpretovány spektrální regiony důležité pro identifikaci bakteriálních kmenů a navržen senzor pro analýzu bakterií, který je schopný klasifikovat kmeny na základě 105 zachycených buněk. Tím byly splněny cíle této práce.
|
|
|
Online training of deep neural networks for classification
Tumpach, Jiří ; Holeňa, Martin (vedoucí práce) ; Kořenek, Jakub (oponent)
Hluboké učení je obvykle používáno se statickými datasety. Když je ale použito pro klasifikaci dat z datového toku, není jednoduché vzít v úvahu nestacionárnost. Tato diplomová práce prezentuje práci na nové metodě online učení klasifikace datových toků s mírným nebo středním driftem dat a je proto vysoce relevantní pro aplikace v detekci malware. Metoda používá kombinaci vícevrstvého perceptronu a variančního autoenkodéru a získává tak konstantní prostorovou složitost díky vkládání historie do generativního modelu. Proto může zjednodušit použití online učení neuronových sítí pro nezávislé adaptivní systémy s omezenou pamětí. V závěru prezentuji první výsledky na datech z reálného malware, které vypadají slibně. 1
|
|
|
Hodnocení krajinného pokryvu Vojenského újezdu Libavá s použitím klasifikátoru Random Forest
Žďánský, Vít ; Štych, Přemysl (vedoucí práce) ; Laštovička, Josef (oponent)
Data land cover nám pomáhají lépe pochopit krajinu, jak se vyvíjí, její využití a vliv lidské činnosti na ni. Díky novým metodám v oblasti DPZ jsme schopni tyto procesy zaznamenávat rychleji a v širším měřítku, než tomu bylo dříve. Tato práce se zabývá hodnocením přesností klasifikátorů Random Forest (RF) a Maximum Likelihood (ML) pomocí družicových dat Sentinel-2 v oblasti Vojenského újezdu Libavá. Právě vojenské újezdy prošly velmi specifickým vývojem a údaje o krajinném pokrytí chybí. Klasifikační legenda obsahuje 8 tříd. Výsledky klasifikace obou algoritmů jsou vyšší než 80 %. Lepších výsledků bylo dle očekávání dosaženo použitím klasifikátoru Random Forest. Nejpřesněji byly klasifikovány třídy vodních ploch a listnatých a jehličnatých lesů, nejhůře orná půda a řídká vegetace. Ostatní třídy se svou přesností odlišovaly. Výsledky práce jsou hodnoceny pomocí chybových matic, celkové přesnosti a kappa koeficientu. Klíčová slova: klasifikace, Random Forest, Maximum Likelihood, vojenský újezd, dálkový průzkum země, Sentinel 2, krajinné pokrytí, Libavá
|
|
|
Prediktivní modelování v jazyce Python
Duda, Jan ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je seznámení s oborem dolování dat a procesu získávání dat z databází. Uvádí nejdůležitější postupy prováděné při dolování. Následně jsou jednotlivé techniky použity v případové studii implementované v jazyce Python. Ta se zaměřuje na predikci indexu S&P 500, který má reprezentovat vývoj akciových trhů na americké burze. Je využito klasifikačních i regresních modelů. Pro vyhodnocení úspěšnosti modelů je využito experimentální metody Monte Carlo.
|
|
|
Porovnání klasifikačních metod
Dočekal, Martin ; Zendulka, Jaroslav (oponent) ; Burgetová, Ivana (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá porovnáním klasifikátorů. Nejprve jsou popsány klasifikační techniky založené na strojovém učení, poté je navržen a implementován systém pro porovnání klasifikátorů. Dále jsou popsány klasifikační úlohy a datové sady, na kterých je systém otestován. Vyhodnocení je prováděno pomocí standardních metrik. V rámci práce je též navržen a implementován klasifikátor založený na principu evolučních algoritmů.
|
|
|
Rozšíření uživatelských profilů pro účely cílené reklamy
Hadač, Filip ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Zendulka, Jaroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací obohacení uživatelských profilů pro účely vylepšení cílené reklamy. Pro získání nových informací je využita extrakce dat z webových stránek. Extrahovaná data pochází ze dvou serverů, ČSFD a Recepty. V případě ČSFD se jedná o filmové žánry, zatímco u Recepty se jedná o kategorie receptů. Pomocí streamovacích aplikací se tyto informace zpracují a uloží do databází uživatelských profilů. Nad profily spadajícími do určité reklamní kampaně se provádí předzpracování a následně klasifikační algoritmy strojového učení pro vyhodnocení přínosu nových informací. Vyhodnocením experimentů je poznatek, že nově obohacené informace mají mírný přínos pro vylepšení cílené reklamy.
|
|
|
Monitorování chodců pomocí dronu
Dušek, Vladimír ; Goldmann, Tomáš (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá monitorováním lidí na videozáznamu pořízeným dronem. Detekce osob v obraze je realizována pomocí natrénovaného modelu detekční sítě RetinaNet. Každé detekované osobě je extrahován příznakový vektor pomocí barevných histogramů. Jednoznačná identifikace detekovaných osob je uskutečněna porovnáváním jejich příznakových vektorů s ohledem na jejich vzdálenost ve snímku. Nakonec je vykreslena trajektorie pohybů všech detekovaných osob do výsledného panoramatického obrázku. Úspěšnost detektoru na těžkých validačních datech je 58,6%. Chybovost je částečně vyřešena způsobem navrhnutí algoritmu pro vizualizaci trajektorií. Pro korektní vykreslení trajektorie osoby ji není nutné úspěšně detekovat v každém snímku. Zároveň statické objekty, kde je vysoká pravděpodobnost, že se nejedná o člověka, nejsou vizualizovány vůbec. Algoritmů zabývajících se detekcí lidí je velké množství, avšak přístupů zaměřených se na pohled z výšky je velmi poskromnu.
|
host ::
RSS.