|
|
Vliv barevných modelů na chování konvolučních neuronových sítí
Šimunský, Martin ; Doležel, Petr (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce zkoumá aktuální poznatky týkající se vlivu barevných modelů na chování konvoluční neuronové sítě. Na základě poznatků je proveden experiment na toto téma se šesti barevnými modely RGB, HSV, CIE 1931 XYZ, CIE 1976 L*a*b*, YIQ a YCbCr a hlubokou konvoluční neuronovou sítí ResNet-101. Barevný model RGB dosáhl v tomto experimentu nejvyšší přesnosti klasifikace, model HSV nejnižší.
|
|
|
Kompresní techniky statického obrazu
Jirounek, Matěj ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Krajsa, Ondřej (vedoucí práce)
Bakalářská práce pojednává o dnes používaných kompresních technikách statického obrazu, o jejich základních principech, výhodách a nevýhodách v oblasti použití a jejich vzájemném porovnání. Práce je rozdělena do sedmi kapitol, z nichž druhá pojednává rozdělení komprese dat, třetí o bezztrátové kompresi a jejich hlavními představiteli a čtvrtá naopak o ztrátové kompresi obrazu s jejími výhodami a nedostatky a také o barevných modelech. V páté kapitole jsou shrnuty použitá kritéria pro hodnocení obrazu a v šesté kapitole je ukázána implementace programu v prostředí MATLAB.
|
|
|
Detekce ohně v obraze a videu
Poledník, Tomáš ; Juránková, Markéta (oponent) ; Přibyl, Bronislav (vedoucí práce)
Táto bakalářská práce se zabývá detekcí ohně v obraze a videu. Pozornost je věnována již existujícím metodám a známým přístupům k detekci ohně. Na základe analýzy popsaných metod je pak navržen, implementován a otestován detektor ohně sledující atributy jeho barvy a pohybu. Implementovaný detektor dosahuje až 90% množství správných detekcií.
|
|
|
Vliv barevných modelů na chování konvolučních neuronových sítí
Šimunský, Martin ; Doležel, Petr (oponent) ; Škrabánek, Pavel (vedoucí práce)
Diplomová práce zkoumá aktuální poznatky týkající se vlivu barevných modelů na chování konvoluční neuronové sítě. Na základě poznatků je proveden experiment na toto téma se šesti barevnými modely RGB, HSV, CIE 1931 XYZ, CIE 1976 L*a*b*, YIQ a YCbCr a hlubokou konvoluční neuronovou sítí ResNet-101. Barevný model RGB dosáhl v tomto experimentu nejvyšší přesnosti klasifikace, model HSV nejnižší.
|
|
|
Detekce ohně v obraze a videu
Poledník, Tomáš ; Juránková, Markéta (oponent) ; Přibyl, Bronislav (vedoucí práce)
Táto bakalářská práce se zabývá detekcí ohně v obraze a videu. Pozornost je věnována již existujícím metodám a známým přístupům k detekci ohně. Na základe analýzy popsaných metod je pak navržen, implementován a otestován detektor ohně sledující atributy jeho barvy a pohybu. Implementovaný detektor dosahuje až 90% množství správných detekcií.
|
|
|
Kompresní techniky statického obrazu
Jirounek, Matěj ; Šmirg, Ondřej (oponent) ; Krajsa, Ondřej (vedoucí práce)
Bakalářská práce pojednává o dnes používaných kompresních technikách statického obrazu, o jejich základních principech, výhodách a nevýhodách v oblasti použití a jejich vzájemném porovnání. Práce je rozdělena do sedmi kapitol, z nichž druhá pojednává rozdělení komprese dat, třetí o bezztrátové kompresi a jejich hlavními představiteli a čtvrtá naopak o ztrátové kompresi obrazu s jejími výhodami a nedostatky a také o barevných modelech. V páté kapitole jsou shrnuty použitá kritéria pro hodnocení obrazu a v šesté kapitole je ukázána implementace programu v prostředí MATLAB.
|
host ::
RSS.