|
|
Získávání znalostí z multimediálních databází
Málik, Peter ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou získávání znalostí z multimediálních databází. Obsahuje obecný princip získávání znalostí z databází. Důraz je kladen na metody shlukové analýzy pro dolování dat v rozsáhlých a multidimenzionálních databázích. Dále tahle práce obsahuje úvod do multimediálních databází se zaměřením se na extrakci nízkourovňových vizuálních rysů z obrázkú a video dat. Praktickou částí práce je potom implementace metod BIRCH, DBSCAN a k-means určených pro shlukovou analýzu. Závěr je věnován experimentům nad datovou sadou TRECVid 2008 a popisu dosažených výsledků.
|
|
|
Získávání znalostí z multimediálních databází
Jirmásek, Tomáš ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou získávání znalostí z databází. Důraz je kladen zejména na základní metody klasifikace a predikce pro dolování dat. Dále tato práce obsahuje úvod do multimediálních databází a získávání znalostí z těchto databází. Cílem části zabývající se aplikací dolování z multimediálních dat bylo zaměřit se na extrakci nízkoúrovňových rysů z video dat a obrázků. V dalších částech je uveden popis používaných dat a výsledky experimentů prováděných nad těmito daty v nástrojích RapidMiner, LibSVM a pomocí vlastní vytvořené aplikace. Závěr práce obsahuje porovnání použitých metod pro extrakci rysů vysoké úrovně z nízkoúrovňového popisu dat.
|
|
| |
|
|
Počítačová analýza medicínských obrazových dat
Krajčír, Róbert ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Uher, Václav (vedoucí práce)
Táto práca sa zaoberá analýzou medicínskych obrazových dát pomocou rôznych štatistických a numerických metód implementovaných v prostrediach Eclipse a Rapidminer využitím jazyku Java. Použité sú sady snímok (rezov), ktoré sú výsledkom vyšetrenia mozgu rôznych pacientov magnetickou rezonanciou. Jednotlivé segmenty v tomto 3D obraze sú podrobené výpočtu niekoľkých lokálnych príznakov, na základe ktorých sú vygenerované dátové sady pre použitie v trénovacích algoritmoch. Schopnosť týchto alogritmov úspešne identifikovať zdravé alebo choré tkanivo je následne otestovaná prakticky na dostupných dátach.
|
|
|
Segmentation of microscopic brain structures
Láska, Samuel ; Uher, Václav (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
This thesis is involved in image processing of medical data and its implementation using Java programming language. The main contribution of this thesis is creation of algorithms for feature extraction from 3D data and subsequent verification of the results for the issue of imagining 3D brain data, and creation of image filters and their implementation in the program RapidMiner. Consequently, the segmentation process is created at the 2D and 3D level, and output of 3D level segmentation are segmented brain structures. Furthermore, segmentation algorithms were compared on the basis of the final form of segmented structures and this approach was compared with other works.
|
|
|
Dolování dat
Stehno, David ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Honzík, Petr (vedoucí práce)
Cílem diplomové práce bylo nastudovat a popsat metodologii dolování dat CRISP-DM. Ze získané databáze byla prováděna predikce počtu hovorů na call centrum, přičemž bylo postupováno podle metodiky CRISP-DM. Ve fázi modelování byly použity 4 druhy modelů a to K-NN, neuronová síť, lineární regrese a model využívající metodu podpůrných vektorů. Pomocí různých druhů selekcí bylo zhodnoceno, které vstupní atributy mají důležitou roli pro výslednou predikci. Získané výsledky a poznatky mohou v budoucnu sloužit pro přesnější předpovědi nejen počtu hovorů, ale i jiných ukazatelů, důležitých pro call centrum.
|
|
|
Detekce objektů v obraze s pomocí Haarových příznaků
Mašek, Jan ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá detekcí objektů v obraze s použitím Haarových příznaků a algoritmu AdaBoost. V textu jsou popsány metody trénování a testování objektového detektoru. Hlavní přínos práce spočívá ve vytvoření objektového detektoru v programovacím jazyce Java. Vytvořené algoritmy byly integrovány jako rozšíření programu RapidMiner, který patří celosvětově mezi nejznámější a nejpoužívanější programy pro dolování informací z báze dat. Dále byly vytvořeny návody pro použití vytvořených operátorů a několik vzorových příkladů spustitelných v programu RapidMiner. Funkčnost objektového detektoru byla ověřena na vybraných zdravotnických snímcích.
|
|
|
Image Stabilization
Ohrádka, Marek ; Beneš, Radek (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
This thesis deals with digital image stabilization. It contains a brief overview of the problem and available methods for digital image stabilization. The aim was to design and implement image stabilization system in JAVA, which is designed for RapidMiner. Two new stabilization methods have been proposed. The first is based on the motion estimation and motion compensation using Full-search and Three-step search algorithms. The basis of the second method is the detection of object boundaries. The functionality of the proposed method was tested on video sequences with contain visible shake of the scene, which has beed created for this purpose. Testing results show that with the proper set of input parameters for the object border detection method, successful stabilization of the scene is achieved. The rate of error reduction between images is approximately about 65 to 85%. The output of the method is stabilized image sequence and a set of metadata collected during stabilization, which can be further processed in an environment of RapidMiner.
|
|
|
Digital Image Noise Reduction Methods
Čišecký, Roman ; Říha, Kamil (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
The master's thesis is concerned with digital image denoising methods. The theoretical part explains some elementary terms related to image processing, image noise, categorization of noise and quality determining criteria of denoising process. There are also particular denoising methods described, mentioning their advantages and disadvantages in this paper. The practical part deals with an implementation of the selected denoising methods in a Java, in the environment of application RapidMiner. In conclusion, the results obtained by different methods are compared.
|
|
|
Zjišťování příznaků z obrazových dat
Uher, Václav ; Beneš, Radek (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Zpracování obrazu je jednou z oblastí analýzy signálů. Tato práce se zabývá zjišťováním příznaků z obrazových dat a jejich implementací pomocí programovacího jazyku Java. Hlavní přínos práce spočívá ve vytvoření extraktorů příznaků a jejich implementací do programu RapidMiner. Díky čemuž vznikl robustní nástroj pro analýzu obrazu. Funkčnost jednotlivých operátorů je ověřena na snímcích mamografu. Byl vytvořen funkční model pro odstraňování artefaktů ze snímků mamografu. Úspěšnost odstraňování je srovnatelná s ostatními podobnými pracemi. Dále byly srovnány učící se algoritmy na příkladu detekce srdeční komory na ultrazvukovém snímku.
|
host ::
RSS.