|
|
Adaptace neuronových sítí pro identifikaci osob
Stratil, Jan ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním tváří pomocí konvolučních neuronových sítí a jejich problémy v dnešní době, jako jsou variabilita póz, osvětlení a výrazů. Shrnuje dosavadní přístupy, architektury a nejnovější chybové funkce. Dále se věnuje metodám pro rotaci obličeje pomocí GAN sítí. V rámci práce jsou navrženy a natrénovány 3 neuronové sítí pro rozpoznávání tváří. Nejlepší z nich dosáhla přesnosti 99.38% na datasetu LFW a 88.08% na datasetu CPLFW. Dále je navržena síť pro rotaci obličeje PCGAN, která může být použita pro účely frontalizace obličeje či augmentace dat. Síť je vyhodnocena na datasetu Multi-PIE a pomocí frontalizace zvyšuje úspěšnost identifikace.
|
|
|
Zlepšování kvality digitalizovaných textových dokumentů
Trčka, Jan ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Cílem této práce je zvýšení úspěšnosti při rozpoznávání textových dokumentů. Práce je zaměřena především na texty nacházející se na degradovaném materiálu jako jsou noviny nebo staré knihy. K řešení tohoto problému jsou analyzovány současné metody a problémy spojené s rozpoznáváním textu. Na základě získaných poznatků je zvolena implementovaná metoda založena na GAN sítích. Na těchto sítích jsou provedeny experimenty pro nalezení jejich vhodné velikosti a parametrů učení. Následně je provedeno testování pro porovnání různých metod učení a srovnání jejich výsledků. Trénování a testování je provedeno na umělém datovém setu, u kterého se zvýší přesnost přepisu z 65.61 % pro nezpracované řádky textu na 93.23 % u řádků zpracovaných sítí GAN.
|
|
|
Zlepšování kvality digitalizovaných textových dokumentů
Trčka, Jan ; Zemčík, Pavel (oponent) ; Juránek, Roman (vedoucí práce)
Cílem této práce je zvýšení úspěšnosti při rozpoznávání textových dokumentů. Práce je zaměřena především na texty nacházející se na degradovaném materiálu jako jsou noviny nebo staré knihy. K řešení tohoto problému jsou analyzovány současné metody a problémy spojené s rozpoznáváním textu. Na základě získaných poznatků je zvolena implementovaná metoda založena na GAN sítích. Na těchto sítích jsou provedeny experimenty pro nalezení jejich vhodné velikosti a parametrů učení. Následně je provedeno testování pro porovnání různých metod učení a srovnání jejich výsledků. Trénování a testování je provedeno na umělém datovém setu, u kterého se zvýší přesnost přepisu z 65.61 % pro nezpracované řádky textu na 93.23 % u řádků zpracovaných sítí GAN.
|
|
|
Adaptace neuronových sítí pro identifikaci osob
Stratil, Jan ; Špaňhel, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá rozpoznáváním tváří pomocí konvolučních neuronových sítí a jejich problémy v dnešní době, jako jsou variabilita póz, osvětlení a výrazů. Shrnuje dosavadní přístupy, architektury a nejnovější chybové funkce. Dále se věnuje metodám pro rotaci obličeje pomocí GAN sítí. V rámci práce jsou navrženy a natrénovány 3 neuronové sítí pro rozpoznávání tváří. Nejlepší z nich dosáhla přesnosti 99.38% na datasetu LFW a 88.08% na datasetu CPLFW. Dále je navržena síť pro rotaci obličeje PCGAN, která může být použita pro účely frontalizace obličeje či augmentace dat. Síť je vyhodnocena na datasetu Multi-PIE a pomocí frontalizace zvyšuje úspěšnost identifikace.
|
host ::
RSS.