|
|
Metodologie segmentace realitního trhu pro oceňovací proces
Dadák, Michal ; Bradáč, Albert (oponent) ; Cupal, Martin (vedoucí práce)
Diplomová práce je zaměřena na analýzu realitního trhu a jeho segmentaci. Začátek práce se věnuje základům realitní ekonomiky a následně jednotlivých hlavním segmentům na realitním trhu. V práci jsou probrány různé statistické a matematické metody, které se dají využít při segmentaci trhu s bydlením. Práce je uzavřena postupem analýzy realitního trhu a ukázkou a popisem, jak vyčlenit z trhu daný segment. Výstupem práce je doporučený metodický postup pro odhadce či znalce.
|
|
|
Segmentace žeber v hrudních CT skenech
Kašík, Ondřej ; Kolář, Radim (oponent) ; Jakubíček, Roman (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem a realizací algoritmu pro segmentaci žeber z hrudních CT dat. Pro segmentaci je zvolena metoda detekce středových linií žeber. Prvním krokem tohoto přístupu je extrakce středových linií kostí vstupních CT dat. Středové linie jsou rozděleny na krátká primitiva, která jsou poté klasifikována do dvou kategorií podle toho, zdali reprezentují středovou linii žebra či nikoliv. Následně se středové linie žeber stávají počátečními body metody narůstání oblastí v trojrozměrném prostoru, kterou je realizována finální segmentace žeber. V rámci práce byla manuálně anotována databáze 10 CT skenů, která byla následně využita pro validaci navrženého přístupu segmentace. Dosažená úspěšnost klasifikace primitiv je 96,7 %, úspěšnost segmentace žeber (Dice koeficient) je pak 86,8 %.
|
|
|
Impact of Subjective Visual Perception on Automatic Evaluation of Dashboard Design
Hynek, Jiří ; Herout, Adam (oponent) ; Kuric,, Eduard (oponent) ; Hruška, Tomáš (vedoucí práce)
Using metrics and quantitative design guidelines to analyze design aspects of user interfaces (UI) seems to be a promising way for the automatic evaluation of the visual quality of user interfaces. Since this approach is not able to replace user testing, it can provide additional information about possible design problems in early design phases and save time and expenses in the future. Analyses of used colors or UI layout are the examples of such evaluation. UI designers can use known pixel-based (e.g., Colorfulness ) or object-based (e.g., Balance or Symmetry ) metrics which measure chosen UI characteristics, based on the raster or structural representation of UI. The problem of the metric-based approach is that it does not usually consider users' subjective perception (e.g., subjective perception of color and graphical elements located on a screen). Today's user interfaces (e.g., dashboards) are complex. They consist of several color layers, contain overlapping graphical elements, which might increase ambiguity of users' perception. It might be complicated to select graphical elements for the metric-based analysis of UI, so the selection reflects users' perception and principles of a visual grouping of the perceived shapes (as described by Gestalt psychology). Development of objective metrics and design guidelines usually requires a sufficiently large training set of user interface samples annotated by a sufficient number of users. This thesis focuses on the automatic evaluation of dashboard design. It combines common knowledge about dashboards with the findings in the field of data visualization, visual perception and user interface evaluation, and explores the idea of the automatic evaluation of dashboard design using the metric-based approach. It analyzes chosen pixel-based and object-based metrics. It gathers the experience of users manually segmenting dashboard screens and uses the knowledge in order to analyze the ability of the object-based metrics to distinguish well-designed dashboards objectively. It establishes a framework for the design and improvement of metrics and proposes an improvement of selected metrics. It designs a new method for segmentation of dashboards into regions which are used as inputs for object-based metrics. Finally, it compares selected metrics with user reviews and asks questions suggesting future research tasks.
|
|
|
Interaktivní segmentace medicínských obrazových dat
Kříž, Radim ; Štancl, Vít (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Práce se zabývá možnostmi interaktivní segmentace medicínských obrazových dat pomocí knihovny ITK a segmentační metody level-set. Dále diskutuje možnosti interaktivního ovlivnění průběhu segmentace pomocí uživatelem definovaných hran a usnadnění segmentace pomocí módů umožňujících automatické nastavení parametrů. Nedílnou součástí práce je uživatelsky přívětivý segmentační nástroj postavený na knihovně ITK využívající segmentační metodu level-set, který názorně předvádí možnosti módů a přidaných hran v praxi. Návrh a implementace tohoto nástroje je také součástí této práce.
|
|
|
Segmentace polygonálního modelu
Švancár, Matúš ; Kodym, Oldřich (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Táto bakalárska práca rozoberá a približuje problematiku segmentácie polygonálnych modelov. Prezentuje návrh interaktívnej metódy inšpirovanej metódou popísanou v článku Interactive Mesh Segmentation Based on Feature Preserving Harmonic Field. Metóda využíva graph-cut a je implementovaná vo forme webovej aplikácie. Aplikácia podporuje formáty .obj a .stl, umožňuje používateľovi načítať model, nekresliť po povrchu modelu náčrtky reprezentujúce popredie a pozadie, a spustiť segmentáciu. Po dokončení si môže používateľ výsledné modely stiahnuť, alebo pokračovať v segmentácii s jedným z nich.
|
|
|
Moderní řečové příznaky používané při diagnóze chorob
Bílý, Ondřej ; Smékal, Zdeněk (oponent) ; Mekyska, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá diagnózou Parkinsonovy choroby na základě analýzy řečového signálu. Na začátku práce je popsána tvorba řečového signálu. Následuje popis analýzy řečového signálu, jeho předzpracování a následná extrakce příznaků. Dále je popsána Parkinsonova choroba a změna řečového signálu při tomto postižení. V následující části jsou popsány příznaky, které se používají pro diagnózu Parkinsonovy choroby (FCR, VSA, VOT atd.). Další část práce se zabývá metodami redukce a výběru příznaků pomocí učících se algoritmů (SVM, ANN, k-NN) a jejich následné ohodnocení. V poslední části diplomové práce je popsán vytvořený program pro počítání příznaků. Dále je popsán výběr příznaků a na konec jsou zhodnoceny všechny dosažené výsledky.
|
|
|
Nástroj na zpracování fotografovaného textu
Genčúr, Martin ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Grulich, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce poskytuje úvod do problematiky převodu fotografovaného textu do černobílé podoby. Rozebírá jednotlivé metody používané pro tuto úlohu. Následuje popis implementace aplikace, která provádí daný převod. Testuje program na vhodných datech (barevný obraz, obraz s různými odstíny apod.) a demonstruje použitelnost aplikace. Obsahuje také úvod do problematiky optického rozpoznávání znaků (OCR) a nastiňuje možné pokračování projektu tímto směrem.
|
|
|
Segmentace žil a tepen v sítnicových snímcích
Sedlář, Radek ; Kanich, Ondřej (oponent) ; Kavetskyi, Andrii (vedoucí práce)
Tato práce se zaměřuje na úvod do problematiky segmentace žil a tepen ze sítnicových snímků. Práce obsahuje srovnání nejpoužívanějších metod s jejich klady a zápory. Dále je navržena vlastní metoda pro segmentaci a rozdělení na žíly a tepny. Práce také obsahuje detailní popis implementace navržené metody a shrnutí jejich výsledků.
|
|
|
Expanze firmy na polský trh
Milerski, Tomáš ; Novotný, Tomáš (oponent) ; Zich, Robert (vedoucí práce)
Tato diplomová práce navrhuje optimální opatření pro rozšíření obchodních aktivit firmy díky vstupu na polský trh. Samotné řešení vychází z důkladné analýzy místního prostředí za využití standardních i pokročilých metod evaluace. Důraz je přitom kladen na kvalitu dat a jejich správnou interpretaci. Celek zahrnuje ucelený pohled na situaci na daném trhu a návrh nejvhodnějšího způsobu realizace se zohledněním všech rizik a příležitosti, se kterými se firma během expanze může setkat.
|
|
|
Přesná segmentace obrazových dat
Svoboda, Jan ; Marcoň, Petr (oponent) ; Mikulka, Jan (vedoucí práce)
Práce pojednává o tvorbě rozšiřujícího modulu pro platformu 3D Slicer. Jádro modulu je implementací klasifikátoru Support Vector Machines, jenž je využíván k segmentaci obrazových dat. Obrazová data byla poskytnuta lékaři z Fakultní nemocnice Brno Bohunice. Jedná se obrazové sekvence páteře pořízené pomocí dvou modalit, tedy výpočetní tomografie a magnetické rezonance. Cílem práce bylo tato data zpracovat, konkrétněji pak provést převzorkování, prostorové srovnání a následnou registraci. Obrazy pořízené výpočetní tomografií pak díky svému dostatečnému kontrastu poskytují autorům možnost lépe odhadnout segmentaci kostní tkáně od okolního prostředí i pro obrazy pořízené pomocí magnetické rezonance dosahujících menšího kontrastu. Pro kontrastní obrazy pořízené pomocí výpočetní tomografie bylo dosaženo odpovídajících výsledků, u predikovaných masek méně kontrastních obrazů se tento nedostatek projevil hrubými nepřesnostmi.
|
host ::
RSS.