|
| |
|
|
Rozpoznávání textu pomocí konvolučních sítí
Csóka, Pavel ; Behúň, Kamil (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá tvorbou nových datových sad pro účely strojového učení rozpoznávání textu z fotografií a experimenty s konvolučními neuronovými sítěmi na těchto sadách. Popisuje architekturu konvolučních sítí, problémy rozpoznávání z fotografií a současné práce využívající tyto sítě. Dále tvorbu anotace datové sady fotografií stránek dokumentů, pořízených mobilními telefony, nazvané Mobile Page Photos. K anotaci je využit Tesseract OCR. Z této sady jsou vyříznutím znaků z fotografií vytvořeny dvě další. Jedná se o sady znaků dobře čitelných Mobile Nice Page Photos Characters a dobře i spatně až nečitelných Mobile Page Photos Characters, ve formátu datové sady číslic Street View House Numbers. S třemi vytvořenými modely konvolučních sítí jsou na datových sadách provedeny experimenty s rozpoznáváním textu, s jejichž pomocí je také odhadnuta chyba anotace.
|
|
|
Aplikace pro úpravu obrazu z kamery pro Android
Bělehrádek, Stanislav ; Szentandrási, István (oponent) ; Behúň, Kamil (vedoucí práce)
V této práci je řešena tvorba aplikace pro úpravu obrazu z kamery na operační systém Android. Cílem bylo prostudovat možnosti úpravy obrazu, možnosti tvorby aplikací na platformě Android a následně zjištěné informace použít při vývoji samotné aplikace. Zvolený problém je řešen vytvořením frameworku na platformu Android pro úpravu obrazu a následným použitím frameworku při vývoji samotné aplikaci. Framework je založen na knihovně OpenCV a poskytuje vizuální komponenty užitečné při tvorbě GUI aplikace. Vytvořená aplikace poskytuje navíc oproti podobným dostupným aplikacím možnost vytvoření vlastního efektu skládáním filtrů dostupných v knihovně OpenCV. Výstupem je samotná aplikace a plakát demonstrující její funkci. Dalším výstupem je framework usnadňující vývoj aplikací upravující obraz z kamery na operační systém Android. Součástí frameworku je také dokumentace včetně návodu k použití.
|
|
|
Ovládání aplikace gesty rukou a prstů uživatele
Břenek, Martin ; Behúň, Kamil (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá tvorbou prvku uživatelského rozhraní, který slouží k ovládání aplikace za pomoci gesta tvořeného rukou a prsty uživatele. V textu jsou rozebrány základy počítačového vidění a principy segmentace obrazu. Dále se práce zaměřuje na analýzu zadání a návrh, popisuje implementační detaily, včetně použitých nástrojů a zahrnuje výsledky testů koncového řešení.
|
|
|
Mobilní ovládač PC (Mobil jako vzdálené ovládání)
Maňák, Libor ; Behúň, Kamil (oponent) ; Chrápek, David (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá vývojem aplikace pro vzdálené ovládání počítače chytrými mobilními telefony se systémem Android. Jsou v ní popsány teoretické znalosti, návrh a implementace aplikace vzdáleného ovládání a dále je zde uveden popis vývoje serveru na straně PC zajišťující funkci aplikace spolupracující s mobilní částí. Nedílnou částí bakalářské práce je rovněž popis, jak byla aplikace testována, resp. co z testování vyplynulo. V závěrečné části jsou uvedeny další možnosti budoucího vývoje aplikace.
|
|
|
Příznaky z videa pro klasifikaci
Behúň, Kamil ; Herout, Adam (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce porovnává ručně-navrženy příznaky s příznaky naučenými metodami učení příznaků při klasifikací videa. Příznaky naučené pomocí Analýzy nezávislých podprostorů, Řídkými Autoenkodéry a vybělením Analýzou hlavních komponent byly otestovány v systému pro klasifikaci videa pomocí Bag of Words, ve kterém nahradily ručně-navrženy příznaky (např. SIFT, HOG, HOF). Úspěšnost klasifikace těchto naučených příznaků byla testována na datových sadách Human Motion DataBase a YouTube Action Data Set, kde ukázaly lepší výsledky než ručně-navrženy příznaky. Tato práce také ukazuje pomocí navržené metody inspirovanej metódami Multiple Kernel Learning, že při kombinaci naučených příznaků s ručně-navrženými příznaky lze dosáhnout ještě výraznější zlepšení úspěšnosti klasifikace videa a to i v případě, když ručně-navrženy příznaky a naučené příznaky samostatně nedosahují příliš velké úspěšnosti klasifikace.
|
|
|
Rozpoznávání hudebních stylů
Behúň, Kamil ; Polok, Lukáš (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním hudebních stylů. V úvodu je přehled aktuálních metod používaných při rozpoznávání hudebních stylů. Další kapitoly jsou věnovány vytvořenému systému pro rozpoznávání hudebních stylů. Výsledný systém obsahuje dvě metody extrakce příznaků. První využívá extrakci Mel-frekvenčních kepstrálních koeficientů z~nahrávek a~druhá extrakci příznaků ze spektrogramu nahrávek. Pro klasifikaci výsledný systém využívá Support Vector Machine.
|
|
|
Vyhodnocení úspěšnosti detekce objektů v obraze
Černošek, Bedřich ; Behúň, Kamil (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce bylo navrhnout způsob vyhodnocení úspěšnosti detekce objektů v obraze. Výsledkem této práce bylo vytvořit program, který na vhodném příkladu provede vyhodnocení úspěšnosti detekce objektů a intuitivně zobrazí výsledek uživateli. Úkolem bylo navrhnout vhodné experimenty a datový set pro ověření správnosti vyhodnocení. Součástí práce bylo nalézt optimální parametry detektoru pro detekci obličejů a optimální předzpracování fotografie před detekcí obličejů.
|
|
|
Tvorba panoramatických fotografií
Dospiva, Filip ; Sochor, Jakub (oponent) ; Behúň, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce obsahuje srovnání přístupů pro implementaci tvorby panoramatických fotografií. Jsou zde rozebrány dílčí kroky tvorby panoramat a metody přístupu, které jsou pro tyto kroky používané. Je zde vytvořen náhled nad jednotlivými metodami a sepisuje jejich výhody a nevýhody. Součástí je také srovnání těchto metod a zhodnocení jejich použitelnosti.
|
|
|
Tvorba panoramatických fotografií
Cacek, Pavel ; Čadík, Martin (oponent) ; Behúň, Kamil (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou automatického skládání panoramatických fotografií z jednotlivých snímků. Postupně rozebírá jednotlivé kroky algoritmů, a metody v nich používané, které jsou využívány při tvorbě panoramat. Dále se zaměřuje na návrh vlastního systému založeného na diskutovaných metodách pro konstrukci panoramat. Tento systém je v rámci práce realizován pomocí knihovny OpenCV, a je k němu vytvořeno grafické rozhraní za pomoci knihovny Qt. Nakonec jsou zhodnoceny výstupy tohoto navrženého a implementovaného systému na dostupných datových sadách.
|
host ::
RSS.