|
|
Vizualizace biomedicinských dat v prostředí Matlab
Zvončák, Vojtěch ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Galáž, Zoltán (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá vizualizací biomedicínských dat v prostředí MATLAB. Práce obsahuje popis programové realizace těchto funkcí: P-P plot, Q-Q plot, histogram, box plot, jádrové odhady hustoty pravděpodobnosti, korelační diagram a popisné statistiky. Jednotlivé funkce jsou buď řešeny od základních fcí prostředí MATLAB, nebo pomocí externích fcí, které jsou vhodně upraveny pro tuto práci. Teoretické základy a praktické realizace uvedených funkcí jsou popsány v konkrétních kapitolách. Předmětem práce je také návrh a realizace uživatelského grafického rozhraní - GUI. GUI zajišťje jednoduché a rychlé volání vizualizačních funkcí a zpracování dat. V práci jsou ukázány výsledné grafy vizualizačních fcí, které byly exportovány z GUI. Nakonec je zde uvedeno další možné rozšíření programu.
|
|
|
Servise center optimization software
Fillner, Patrik ; Novotný, Radovan (oponent) ; Levek, Vladimír (vedoucí práce)
This diploma thesis focuses on problematic about optimizing of service center and provides a base for creation of program for simulation and optimization. This diploma thesis also deals with hierarchical breakdown and logical structures of processes. Also there are quality determining methods and methods for visualization of processes.
|
|
|
Analýza a porovnání snímků z kamery
Novotný, Václav ; Nováček, Petr (oponent) ; Richter, Miloslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá analýzou a porovnáním snímků z kamery. Pojednává o možnostech zpracování obrazu a hardware systému pro sběr dat. V rámci práce je vytvoření databáze snímků a realizování algoritmů, které budou zadané snímky porovnávat s referenčními a zjišťovat jejich identitu.
|
|
|
Nalezení známého objektu v sérii digitálních snímků
Bednařík, Jan ; Hasmanda, Martin (oponent) ; Číka, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá detekcí známého objektu v sérii digitálních snímků, detekce je prováděna dvěma způsoby. První způsob je založen na detekci hran a barev vzorového obrazu, který je vyhledáván v sérii snímků. V práci jsou vyzkoušeny metody detekce hran pomocí Gradientu i Laplaciánu, tedy pomocí první i druhé derivace. Vyzkoušeny byly převážně Sobelovy operátory a metoda Laplacián Gaussianu. Dále se práce zabývá metodami prahování a určením automatického prahu. U detekce barev jsou porovnány metody přímého porovnání barev pomocí poměru a násobení barvy v obraze a detekce objektu pomocí významné barvy. Druhá část práce se zabývá detekcí významných bodů pomocí upravené metody SURF, jejich porovnáváním a hledáním v sérii digitálních snímků.
|
|
| |
|
|
Identifikace osob pro kamerový systém
Hopjan, Tomáš ; Juránek, Roman (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá sledováním osob kamerovým systémem a jejich identifikací. Jsou popsány metody detekce pohybu a identifikace jednotlivých osob. Hlavním tématem je sledování pohybu osob pomocí více kamer. Identifikace osob je prováděna s využitím histogramů jednotlivých barev. Na základě experimentů jsou uvedeny přínosy a problémy, které je nutné řešit.
|
|
|
Porovnávání dokumentů na základě barevného schématu
Duchoň, Matúš ; Burget, Radek (oponent) ; Milička, Martin (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o porovnávání webových dokumentů na základe jejich barevného schématu. Zaměřujeme se na problematiku získávání barevné schémy, pro ktorou byly navrženy dvě metody spracování dokumentu, obě využívajíci knihovnu CSSBox [1]. Dále je také představen návrh normalizace dokumentu, která získavání barevného schématu předchází. Její hlavním cílem je identifikovat a zjednotit možný promněnlivý obsah zkoumaného dokumentu, aby neovlivňoval výsledky nežádoucím spůsobem. Řeší se také implementace těchto navrhovaných postupů do knihovny, která byla v závěru práce testována na vzorové sade webových dokumentů.
|
|
| |
|
|
Digitalizace dat pro neshodné kusy (NOK) ve firmě
Ježek, Jiří ; Zuth, Daniel (oponent) ; Maradová, Karla (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na digitalizaci dat pro neshodné kusy se statusem NOK z výrobní linky. Jedná se především o návrh řešení, který pomůže k eliminaci již v dnešní době přežitých analogových metod. Pro volbu digitalizace budou v práci navrhnuty dvě fáze realizace řešení společně se způsobem reportování dat. Tato zefektivnění následně povedou nejen k časovým, ale i ekonomickým úsporám společnosti. V závěru práce jsou doporučení pro další vývoj a ekonomické zhodnocení.
|
|
|
Detekce použití retušovacích filtrů ve snímku s obličejem
Kraváček, Adam ; Drahanský, Martin (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Úprava snímku pomocí filtrů je jeden z nejjednodušších způsobů jak lze v dnešní době vylepšit jeho vlastnosti. Sociální sítě jako Instagram nebo Snapchat, zaměřené primárně na sdílení snímků, nabízejí svým uživatelům při nahrávání snímků filtry, které upravují barvy ve snímku a dělají jej tak atraktivnějším. V případě získávání snímků z těchto platforem by tak mnoho snímků mělo aplikovaný filtr. Tato práce vysvětluje principy těchto filtrů. Dále se zabývá detekcí filtrů ve snímcích s obličejem, experimentuje s několika různými přístupy. Detekce pomocí analýzy histogramu a detekce konvoluční neuronovou sítí se jeví jako nejlepší, a tak jsou implementovány do programu s jednoduchým uživatelským prostředím. Dosahují úspěšnosti 94,44% (histogram) a 99,10% (neuronová síť). Také je zkoumán vliv filtrů na identifikaci osob, který je závislý na aplikovaném filtru. Některé filtry výrazně zhoršují úspěšnost identifikace osob podle snímku obličeje, zatímco jiné mají minimální dopad. Obecně se však dá říci, že změny způsobené filtry nejsou zanedbatelné.
|
host ::
RSS.