|
|
Systém počítačového vidění pro rozpoznávání emocí
Wójcik, Jan ; Bilík, Šimon (oponent) ; Janáková, Ilona (vedoucí práce)
Semestrální práce se zabývá návrhem systému pro rozpoznávání emocí, který by měl být využit jako nástroj pro zlepšení komunikace s osobami s poruchou autistického spektra. Pro rozpoznávání emoce budou využívány data z kamery, jedná se tedy o aplikaci počítačového vidění. Práce se zabývá oblastmi jako je detekce obličeje, extrakce relevantních příznaků, hledání vhodného datasetu nebo návrh klasifikátoru.
|
|
|
Klasifikace kolejových vozidel
Kotrlý, Michal ; Bilík, Šimon (oponent) ; Honec, Peter (vedoucí práce)
Diplomová práce se věnuje klasifikaci kolejových vozidel na základě obrazové informace. V práci jsou teoreticky popsány a následně realizovány dva přístupy ke klasifikaci kolejových vozidel. Prvním přístupem je transformace snímků na histogramy vizuálních slov ze slovníku podle metody Bag of Visual Words a následná aplikace klasických klasifikátorů typu k-NN, SVM, Multinomial Naive Bayes, neuronová síť a Ensemble metoda typu voting classifiers. Druhým přístupem je klasifikace snímků pomocí ověřených architektur konvolučních neuronových sítí využitím metody transfer learning. Sítě AlexNet, VGG16 a ResNet50 byly předtrénovány na obsáhlém datasetu ImageNet a horní vrstvy byly dotrénovány na vlastním datasetu kolejových vozidel. Oba přístupy byly vyladěny pro nejlepší možné výsledky klasifikace. Pro jejich srovnání byl sestaven trénovací dataset s 1773 snímky ve 27 třídách a testovací dataset obsahující 444 snímků. Na testovacím datasetu dosáhl nejúspěšnější klasifikátor s transformací snímků BoVW metodou správnosti 89%. Konvoluční neuronové sítě dosáhly správnosti 95-97%, což je výrazně lepší výsledek. V práci jsou také zohledněny doby predikce nových snímků pro oba přístupy. Nad rámec práce byl implementován algoritmus pro dělení snímků vlakové soupravy na jednotlivé snímky vozů. V závěru jsou uvedeny limitace a popsány důvody omezené robustnosti algoritmu.
|
|
|
Rozpoznávání predátora netrénovanými ptáky: obrana hnízda
URBANOVÁ, Nela
I přesto, že kategorizace objektů je důležitá schopnost pro přežití volně žijících zvířat, principy, podle kterých se tak děje, byly jen minimálně studovány u divokých zvířat. V návaznosti na naší předešlou studii divokých sýkor na krmítku (Nováková et al. Behav Process 143:7-12, 2017) jsme znovu testovali dvě základní teorie kategorizace: the particulate feature theory a recognition by components tentokrát v kontextu obrany hnízda. Testovali jsme, zda dospělci ťuhýka obecného (Lanius collurio) rozpoznají predátora v atrapách poštolky obecné (Falco tinnunculus), která je potenciálním predátorem mláďat, v případě, že tělesné části atrapy jsou zamíchány. Atrapa poštolky byla prezentována s hlavou nahoře, uprostřed a na spodku těla. Prokázali jsme, že ťuhýci nekategorizovali atrapy poštolky se špatně umístěnou hlavou jako hrozbu a útočili na ně srovnatelně jako na neškodnou kontrolu. Tyto výsledky podporují recognition by components, která předpokládá, že správná poloha jednotlivých znaků je klíčová pro správné rozpoznávání objektů. Když byly části těla atrapy zpřeházené, většina dospělců nebyla schopna identifikovat v nich poštolku navzdory přítomnosti všech lokálních znaků (oko, zobák, zbarvení, pařáty). Nicméně, ťuhýci nevnímali tyto atrapy ani jako úplně neškodné, protože během jejich prezentace u hnízda krmili ptáčata signifikantně méně než během přítomnosti neškodné kontroly.
|
|
|
Rozpoznávají sýkory kukačku obecnou (\kur{Cuculus canorus}) od krahujce obecného (\kur{Accipiter nisus})?
ROTOVÁ, Alžběta
První část bakalářské práce je rešerší shrnující informace o hnízdním parazitismu, se zaměřením na nejběžnějšího evropského hnízdního parazita, kukačku obecnou (Cuculus canorus). Druhá část práce je experimentální a jsou v ní testovány reakce dvou druhů sýkor (Parus major a Cyanistes caeruleus), které nemají s parazitací kukačkou žádné zkušenosti, na prezentovanou atrapu dospělce kukačky. Vzhledem je kukačka obecná nápadně podobná krahujci obecnému (Accipiter nisus) za účelem ochrany před napadání drobnými pěvci. V práci byla testována teorie, že sýkory zaměňují kukačku za krahujce, což ovlivňuje míru obrany jejich hnízd.
|
|
|
Rozeznávání tváří a emočního výrazu u primátů
Englerová, Kateřina ; Nekovářová, Tereza (vedoucí práce) ; Fajnerová, Iveta (oponent)
Pro primáty, ale i mnohé další živočichy, je jedním z nejdůležitějších smyslů zrak. Mohou díky němu vnímat podněty z okolního prostředí, a to jak neživé předměty, tak jedince vlastního či jiných druhů. U některých, zejména sociálně žijících zvířat, je jednou z klíčových kognitivních dovedností schopnost rozeznávat jedince a jejich emoční vyladění na základě rozdílných obličejových znaků a mimiky.Tato práce si klade za cíl shrnutí dosavadních poznatků týkajících se rozeznávání tváří a emočních výrazů včetně neurologických mechanismů, které tuto schopnost umožňují, použitých experimentálních metodik a mezidruhového srovnání.
|
|
|
Algorithmic aspects of intersection representations
Chmel, Petr ; Jelínek, Vít (vedoucí práce) ; Kratochvíl, Jan (oponent)
Jelikož některé problémy jsou v obecném případě (NP-)těžké, jedním z možných pří- stupů je řešení těchto problémů na omezené třídě grafů. V této práci se zaměřujeme na grafy indukované osově zarovnanými L-tvary, tzv. L-grafy, a podobnou třídu osově zarovnaných L-tvarů a L-tvarů, tzv. {L, L}-grafy, přičemž dva vrcholy jsou spojeny hra- nou, právě když se jejich křivky protínají. Dokazujeme, že rozpoznávání jak L-grafů, tak {L, L}-grafů je NP-úplné. V druhé části práce se zaměřujeme na další obvyklé rozhodovací problémy na L-grafech a příbuzných třídách: nalezení klikovosti, 3-obarvení či nezávislosti grafu.
|
|
|
Simulace reálné trajektorie golfového míčku z videa
Hlobil, Marek ; Ševcovic, Jiří (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Práce se bude zabývat simulací letu golfového míčku na základě videozáznamu. V práci bude popsán způsob, jakým lze na základě prvních několika nalezených bodů trajektorie míčku zjistit její zbytek až po bod dopadu. Pro rozpoznávání míčku bude využito prostředků, které nabízí počítačové vidění. V práci bude také uvedeno, jaké fyzikální jevy na míček během letu působí a způsob, jakým bude dopočítána jeho trajektorie.
|
|
|
Aerospace - Vizuální systém identifikace poruchových stavů systémů letounu
Kadlčík, Stanislav ; Španěl, Michal (oponent) ; Chudý, Peter (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se zabývám rozpoznáváním poruchových stavů letounu pomocí kamery. Smyslem práce je zvýšit bezpečnost letového provozu přidáním dalších bezpečnostních prvků zajišťujících informování pilota o neobvyklém stavu. Nejprve popisuji samotné rozpoznávání objektů a volbu vhodného označkování letounu pro spolehlivou detekci. V další části rozvádím implementaci rozpoznávání v knihově OpenCV a popisuji svou knihovnu AirplaneRecognization.
|
|
|
Validation and Recognition of Hierarchical Plans
Ondrčková, Simona ; Barták, Roman (vedoucí práce) ; Gemrot, Jakub (oponent)
Plánování je metoda, ve které se snažíme splnit cíl nebo cílovou úlohu vytvořením sekvence akcí, jež se nazývá plán. Hierarchické plánování je varianta plánování, která rozkládá úlohy na pod-úlohy a ty na další pod-úlohy dokud nedostaneme primitivní akce (pod-úlohy, jež se nedají rozložit). Validace plánů vezme seznam akcí a ověří zda cílová úloha je rozložitelná na tyto akce. Rozpoznávání plánů vezme prefix těchto akcí, najde ty chybějící a ověří zda se na ně dá cílová úloha rozložit. V této práci budu vytvářet dva programy. První program bude řešit problém verifikace plánů a druhý problém rozpoznávání plánů. Oba programy budou používat techniku parsování známou z oblasti gramatik.
|
|
|
Hra pro mobilní telefon s využitím rozpoznání rysů tváře
Skoták, Jiří ; Szőke, Igor (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Práce popisuje tvorbu hry pro mobilní telefon platformy iOS, která využívá rozpoznání rysů tváře a další informace, které je možné získat z kamery či dalších senzorů zařízení. V práci je uvedeno několik přístupů vhodných pro detekci lidské tváře a jejích rysů v reálném čase. Dále jsou popsány a porovnány možnosti takové detekce v prostředí iOS. Následně je uveden návrh výsledné hry a popis úrovní, které ji tvoří. Úrovně mimo detekci dílčích rysů využívají i detekci objektů v obraze, zpracování barevnosti vstupního obrazu a další. Na závěr je představena výsledná podoba hry, která je vydaná a dostupná na App Store.
|
host ::
RSS.