|
|
Detekce a rozpoznávaní tváře s využitím platformy Raspberry Pi
Rozhoňová, Andrea ; Mézl, Martin (oponent) ; Hesko, Branislav (vedoucí práce)
Následující bakalářská práce se věnuje problematice detekce a rozpoznání tváří v obraze. Teoretická část rozděluje metody detekce a rozpoznání obličeje do několika skupin, které jsou poté blíže popsány a vysvětleny. Na konci teoretické části je shrnuto současné využití rozpoznání osob na základě tváří v praxi. V praktické části je implementovaná metoda detekce obličeje jako kombinace přístupu, který využívá haarovy příznaky a přístupu s vyhledáváním pomocí šablony oka. Následné rozpoznání zajišťuje konvoluční neuronová síť. Závěrem jsou shrnuty zásady a problémy spojené s implementací na mikropočítač Raspberry Pi.
|
|
|
Genetický návrh klasifikátoru s využítím neuronových sítí
Tomášek, Michal ; Vašíček, Zdeněk (oponent) ; Mrázek, Vojtěch (vedoucí práce)
Cílem této práce je genetický návrh neuronových sítí, jenž budou schopné provádět klasifikaci v rámci různých klasifikačních úloh. K vytváření těchto neuronových sítí je použit algoritmus vycházející z algoritmu NeuroEvolution of Augmenting Topologies (zkráceně známého jako NEAT). Dále je představena myšlenka předzpracování, která je v implementovaném výsledku rovněž zahrnuta. Cílem předzpracování je snížení výpočetních nároků pro zpracování datové sady daného klasifikačního problému. Výsledkem této práce je množina experimentů provedených nad datovou sadou pro detekci rakovinných buněk a databází ručně psaných číslic MNIST. Klasifikátory vytvořené pro rakovinné buňky pak dosahují více jak 99% přesnosti a u experimentu MNIST dochází ke snížení výpočetních nároků o více jak 10% se zanesením zanedbatelné chyby o velikosti 0,17%.
|
|
|
Projevy fyziologického šumu ve fMRI datech
Skoupý, Radim ; Mareček, Radek (oponent) ; Lamoš, Martin (vedoucí práce)
V této bakalářské práci se zabývám projevy fyziologického šumu ve fMRI datech. Práce zahrnuje základní teorii v oblasti BOLD signálu -- jeho charakteru, zabývá se zpracováním naměřených dat, možnostmi jejich úpravy, filtracemi i tvorbě výsledných statistických parametrických map. Stěžejní částí je studium možností filtrace fyziologického šumu metodou Retroicor, která modeluje fyziologický šum na základě báze sinových a kosinových bázových funkcí.
|
|
|
Vizualizace 3D dat v biomedicínských aplikacích
Karzel, Michal ; Harabiš, Vratislav (oponent) ; Štohanzlová, Petra (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základní princip optické koherentní tomografie a předzpracování na- měřených surových dat. Předzpracování je zaměřeno zejména na filtraci šumu, odstranění artefaktů, normalizaci, konverzi a kompresi surových dat. Takto předzpracovaná data jsou uložena do souboru *.PFRG jako ”preprocessed fringe data”. Tato předzpracovaná data je možno vizualizovat pomocí jednoduchého programu, který umožňuje zobrazení dat třemi způsoby. Objemová data reprezentována voxely. Rekonstrukce objemu algoritmem pochodující kostky. Řezy objektem podél os X, Y, a Z.
|
|
|
Detekce mikroaneurizmat a hemoragií ve snímcích sítnice
Tobiášová, Nela ; Štohanzlová, Petra (oponent) ; Kolář, Radim (vedoucí práce)
Diabetická retinopatie je vážnou oční komplikací diabetu mellitus a jedním z hlavních důvodů slepoty na světě. Mikroaneuryzmata a hemoragie jsou patologie diabetické retinopatie. Jejich včasná detekce může zpomalit průběh nemoci a zabránit možnému oslepnutí. Algoritmy detekcí by zároveň usnadnili práci oftalmologů. Tato bakalářská práce se zabývá detekcí mikroaneuryzmat a hemoragií ve snímcích sítnice. V úvodní části je popsána diabetická retinopatie, typy lézí a možnosti léčby. Následuje uvedení několika již existujících detekcí. Praktická část se věnuje návrhu a řešení detekce červených lézí. Skládá se z několika kroků, vhodného výběru kanálu RGB snímku, lokální metody zvýraznění kontrastu snímku, zvýraznění hran, prahování, vytvoření trénovací množiny z vektoru příznaků a klasifikace pomocí neuronové sítě.
|
|
|
Předzpracování a transformace textových kolekcí dat
Maruna, Viktor ; Burget, Radek (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá problematikou získávání znalostí z textů, především se zaměřením na předzpracování a transformaci. V teoretické části práce jsou obsaženy informace o vývoji a metodach procesů získávání znalostí z textů, textových kolekcí dat a využití v praxi. Další část této práce detailně popisuje jednotlivé kroky procesu předzpracování a transformace textových kolekcí dat. V závěrečných částech je přehled o vývoji aplikace, testování a osobní zhodnocení práce.
|
|
| |
|
|
Metody shlukování textových dat
Miloš, Roman ; Burgetová, Ivana (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Shlukování textových dat je jednou z úloh dolování v textech. Slouží k rozdělení dokumentů do různých kategorií na základě jejich podobnosti, což nám umožňuje snadnější vyhledávání v takto rozdělených dokumentech. V práci jsou popsány současné metody sloužící k shlukování textových dokumentů, jež se využívají. Z těchto metod je vybrán algoritmus Simultaneous keyword identification and clustering of text documents (SKWIC), který by měl při shlukování dosahovat lepších výsledků, než standardní algoritmy jako např. k-means. Je navrhnuta a implementována aplikace řešící tento algoritmus. Na závěr je provedeno srovnání SKWIC se standardním k-means.
|
|
|
Analýza scény založená na 2D obrazech
Hejtmánek, Martin ; Drahanský, Martin (oponent) ; Orság, Filip (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá analýzou povrchu objektů v jednoduché scéně reprezentované dvourozměrným obrazem. Shrnuje běžně používané metody v tomto oboru informačních technologií a popisuje jejich výhody a nevýhody. Na základě získaných znalostí a zkušeností představuje vlastní návrh algoritmu pro analýzu povrchu objektů založený na světelné informaci. Obsahuje podrobný popis algoritmu implementovaného v rámci této práce a diskutuje výsledky provedených experimentů. Na základě zkušeností s implementovaným algoritmem navrhuje možné předpoklady pro jeho další vylepšení.
|
|
|
Získávání znalostí z webových logů
Vlk, Vladimír ; Očenášek, Pavel (oponent) ; Bartík, Vladimír (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá tvorbou aplikace provádějící předzpracování dat z webového logu a nalezení asociačních pravidel. První část se zabývá pojmem získávání znalostí z Webu. Druhá část je věnována získávání znalostí z užití Webu a souvisejícím pojmům, jako předzpracování dat, nalezení a analýza vzorů, atd. Třetí část se zabývá návrhem aplikace. Čtvrtá část je věnována popisu implementace aplikace. Poslední část se zabývá experimenty s aplikací a interpretací výsledků.
|
host ::
RSS.