|
|
Rychlost učení vícevrstvé sítě
Maceček, Aleš ; Zámečník, Dušan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Teoretický rozbor umělých neuronových sítí, zvláště jejich typů topologií a učení sítí. Zvláštní zaměření je na vícevrstvou neuronovou síť s učením backpropagation. Uvedený algoritmus učení backpropagation jednoduché sítě společně s popisem parametrů ovlivňujících učení sítě a také metody zhodnocení kvality naučení sítě. Definice momentů invariantních na otočení, posun a změnu měřítka. Optimalizace parametrů neuronové sítě k nalezení nejrychleji učící se neuronové sítě, a také sítě s nejlepší hodnotou rozpoznání vzorů písmen z testovací množiny.
|
|
| |
|
|
Rozpoznávání rukou psaného textu
Zouhar, David ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Mlích, Jozef (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním rukou psaných znaků v reálném čase. Popisuje způsoby, kterými jsou zpracovávány vstupní data a klasi kační metody, které se pro rozpoznávání používají. Zvláště se zaměřuje na skryté Markovovy modely. Zabývá se také hodnocením úspěšnosti rozpoznávání, a to na základě provedených experimentů. V rámci této diplomové práce byla také vytvořena alternativní klávesnice pro systém MeeGo. U vytvořeného systému se podařilo dosáhnout úspěšnosti nad 96%.
|
|
|
Multilingual analysis of human emotional states
Rendek, Tomáš ; Koula, Ivan (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
This work deals with the properties of the speech signal. At the beginning it introduces a process of generation of the speech. Then, it covers the prosodic features of the speech, which represent a related characteristic of emotions. It defines an emotion itself, as well as the basic features and parameters of the human speech. For the analysis we use the program called Praat. As it is an unknown program, we devote a part of the work to it, which acquaints us with its advantages. The next part of this paper comprises also two enclosed databases containing records of particular emotional states of human. These databases were created and collected for Slovak and German language. However, none of them contain spontaneous material. Next, the work concerns a concept of the neural networks. It regards it as a possible realization of recognizing of emotional characteristics. The initial analysis presents large number of gained features, out of which only the best twelve were selected on the basis of geometric separability. These features are distinct for both sexes, as well as for both nationalities. Consequently, they are used for training with a neural network. The work concludes by summarizing of the results discussing the successfulness with recognition of emotional states. It also gives possible reasons which lead to degradation of their successful classifying. The thesis contains a CD with all the partial and ultimate results, and files with records for Slovak and German language.
|
|
|
Agreements and Disagreements between Automatic and Human Speaker Recognition
Valenta, Jakub ; Matějka, Pavel (oponent) ; Rohdin, Johan Andréas (vedoucí práce)
This thesis deals with the problem of speaker recognition. The term is defined and individual methods related to it are described. The aim of the work is to point out the agreements and disagreements between human and automatic speaker recognition. At the beginning of the thesis, theoretical knowledge from both mentioned areas are described, i.e., what aspects of human speech do people, or automatic system respectively, focus on. Then, several experiments are performed to compare these two methods. These experiments are evaluated in such a way, that it is possible to observe which tasks can be better solved by people, in order to use the knowledge to improve the function of the automated system. At the end of the thesis, such an attempt to improve the automatic system is demonstrated and tested. Testing was successful and higher evaluation accuracy could be observed. Thus, such a result can be used in other research to allow further development in the field of automatic speaker recognition.
|
|
|
Umělá neuronová síť RCE
Maceček, Aleš ; Klusáček, Jan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Práce se zabývá umělou neuronovou sítí RCE, zvláště popisem topologie, vlastností a algoritmem učení sítě. Práce obsahuje popis vytvořeného programu uTeachRCE pro učení RCE sítě a programu RCEin3D, vytvořeného pro vizualizaci procesu učení RCE sítě ve 3D prostoru. RCE síť je srovnávána s vícevrstvou umělou neuronovou sítí s algoritmem učení backpropagation při praktické aplikaci rozpoznávání písmen. Pro popis písmen byly zvoleny momenty invariantní na otočení, posun a změnu měřítka obrazu.
|
|
|
Čtečka obličejů
Bučko, Peter ; Juránek, Roman (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá strojovým rozpoznáváním tváří. Budou zde popsány metody Principal Components Analysis (PCA), Linear Discriminant Analysis (LDA) a Elastic Bunch Graph Matching (EBGM). Cílem této práce je vytvořit demonstrační aplikaci pro rozpoznávaní tváří. Dále také otestuji metody PCA a LDA, abych zjistil, jak jsou přesné a jak je ovlivňují změny parametrů, jako velikost databáze a počet obrazů na osobu.
|
|
|
Průzkumy stropních konstrukcí - možnosti využití radaru
Resl, Jaroslav ; Heřmánková, Věra (oponent) ; Anton, Ondřej (vedoucí práce)
Práce se zabývá v teoretické části přehledem diagnostických metod pro stavebně technické průzkumy. Poté popisuje rozdělení stropních konstrukcí dle jednotlivých parametrů a podrobněji se věnuje diagnostickým metodám pro stropní konstrukce. Dále je stručně popsán princip fungování georadaru. V praktické části je popsán stavebně technický průzkum stropní konstrukce pomocí georadaru a také je zde popsáno měření na fyzikálním modelu. Praktické měření je zaměřeno na možnosti využití a omezení radaru.
|
|
|
Rozpoznávání gest myší
Král, Jiří ; Zuzaňák, Jiří (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozpoznáváním gest myší. Pro modelování gest je v systému využito Skrytých markovových modelů, které popisují gesto jako časovou posloupnost vlastností. V práci je provedeno srovnání různých typů parametrizací trajektorie. Nejlepší parametrizace gest (pozice normalizovaná těžištěm a velikostí) dosáhla sensitivity 98 %.
|
|
|
Automatic vocal-oriented recognition of human emotions
Adamský, Aleš ; Kubánková, Anna (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
This work deals with the characteristics, formation, representation and analysis of speech and the speech signal. It explains the details of concepts such as emotions and prosody. It analyzes different emotion state of human, as well as prosodic parameters: intensity, harmonisity and formants. It includes a database emotional states of human. This database was analyzed using the Praat and suitable features were selected for detecting of emotional states of human speech. It also deals with neural networks. It contains a description of Java Neural Network Simulator, which is used to detect emotional states of human speech. Results of recognition are processed in tables and graphs for easier navigation.
|
host ::
RSS.