Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 2 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Hluboké neuronové sítě pro rozpoznání tváří ve videu
Mihalčin, Tomáš ; Sochor, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zameriava na rozpoznanie tvári z videa, konkrétne na spôsob agregácie príznakových vektorov, do jedného diskriminatívneho vektora, tiež nazývaného šablóna. Skúma problém extrémne natočených tvárí, vzhľadom na presnosť verifikácie. Ďalej, porovnáva vzťah medzi šablónami tvorenými vektormi extrahovanými zo snímkov z videa a vektormi z fotografií. Navrhnutá hypotéza je testovaná pomocou dvoch hlbokých konvolučných neurónových sietí a to so známym modelom VGG-16 siete a modelom siete nazývanej Fingera, poskytnutej od firmy Innovatrics. V rámci práce, bolo vykonaných niekoľko experimentov, ktorých výsledky potvrdzujú úspešnosť navrhnutého postupu. Ako metrika presnosti bola zvolená ROC krivka. K práci s neurónovými sieťami bol použitý framework Caffe.
Hluboké neuronové sítě pro rozpoznání tváří ve videu
Mihalčin, Tomáš ; Sochor, Jakub (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Táto diplomová práca sa zameriava na rozpoznanie tvári z videa, konkrétne na spôsob agregácie príznakových vektorov, do jedného diskriminatívneho vektora, tiež nazývaného šablóna. Skúma problém extrémne natočených tvárí, vzhľadom na presnosť verifikácie. Ďalej, porovnáva vzťah medzi šablónami tvorenými vektormi extrahovanými zo snímkov z videa a vektormi z fotografií. Navrhnutá hypotéza je testovaná pomocou dvoch hlbokých konvolučných neurónových sietí a to so známym modelom VGG-16 siete a modelom siete nazývanej Fingera, poskytnutej od firmy Innovatrics. V rámci práce, bolo vykonaných niekoľko experimentov, ktorých výsledky potvrdzujú úspešnosť navrhnutého postupu. Ako metrika presnosti bola zvolená ROC krivka. K práci s neurónovými sieťami bol použitý framework Caffe.

Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.