|
|
Snížení náročnosti výpočtů v libSVM s použitím řetězcových funkcí
Kubernát, Tomáš ; Sehnalová, Pavla (oponent) ; Michlovský, Zbyněk (vedoucí práce)
Cílem práce bylo implementovat čtyři řetězcové funkce do knihovny libSVM . Za pomoci této knihovny a výše zmíněných řetězcových funkcí poté provést sérii testování s různými hodnotami parametrů ovlivňujících výpočet samotných řetězcových funkcí. Pomocí experimentů byla porovnána rychlost a úspěšnost klasifikace mojí implementace řetězcových funkcí v knihovně libSVM s implementací řetězcových funkcí v programu kernels . V práci jsou také popsány průběhy všech testování i s naměřenými hodnotami a grafy pro grafické znázornění výsledků.
|
|
|
Demonstrační program pro předmět IZU
Míšová, Miroslava ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje vypracování studijních aplikací pro předmět Základy umělé inteligence. Tyto aplikace mají za vzor starší applety, které využívají nástroje, pro které skončila podpora. Pro jednotlivé aplikace byl vytvořen objektově orientovaný návrh a ná sledně byly implementovány. Při vytváření byl dbán důraz na jednoduchost uživatelského rozhraní a na možné další rozšiřování aplikací.
|
|
|
Detekce objektů
Šenkýř, Ivo ; Richter, Miloslav (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Diplomová práce řeší problém rozpoznávání spor strupovitosti jabloní. Tyto spory jsou zachytávány na speciální pásku a tato páska je následně vyhodnocována pod mikroskopem. Páska může být vyhodnocena laborantem anebo lze využít program Sporedetect v3, který poskytuje funkce pro kompletní zpracování obrazu a rozpoznávání objektů v obraze. V práci jsou také popsány možnosti automatického řízení posuvného stolku mikroskopu pomocí motorizovaných stolků a lineárních akčních členů. Informace o automatickém řízení posuvného stolku mikroskopu byly získány z katalogů firem Standa a Edmundoptics.
|
|
|
Vyhodnocování rozpoznávání obrazu
Kučerová, Pavla ; Mlích, Jozef (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Práce se zabývá způsoby rozpoznávání obrazu a moţnostmi jejich vyhodnocování. Součástí je návrh a implementace metody porovnání vlivu předzpracování na vybrané algoritmy rozpoznávání obrazu. Metoda byla testována a posouzena pro algoritmy lineární klasifikace, k-nearest neighbors, AdaBoost a SVM.
|
|
|
Využití metod zpracování signálů pro zvýšení bezpečnosti automobilové dopravy
Beneš, Radek ; Říha, Kamil (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Diplomová práce se zabývá problematikou rozpoznávání dopravních značek ve videosekvenci. Systémy rozpoznání značek rozhodně přispívají ke zvýšení bezpečnosti v automobilové dopravě, což potvrzují i komerční systémy vkládané výrobci automobilů do svých vozů (Opel, BMW). V práci je nejprve prezentována motivace pro použití těchto systémů, následuje přehled současného stavu vývoje v této oblasti a nakonec je zvolena a detailně popsána konkrétní metoda pro rozpoznávání značek, která využívá pokročilé techniky zpracování obrazového signálu. Pro detekci značek, je v práci použita segmentační metoda, pracující s barevnou informací. Následná klasifikace je realizována lineárním klasifikátorem s volitelným využitím metody PCA. Navíc byla implementována metoda sledování dopravních značek ve videosekvenci založená na Kalmanově filtraci. Realizovaný systém dává poměrně kvalitní výsledky a v práci nechybí podrobné srovnání a zhodnocení úspěšnosti klasifikace.
|
|
|
Detekce a klasifikace vojenských cílů ve videosignálu
Košík, Michal ; Orság, Filip (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace vhodných algoritmů na detekci a klasifikaci vzdálených cílů. Čtenář bude seznámen s dvojicí algoritmů pro detekci pohybu. Jedná se o odčítání dvou po sobě jdoucích snímků a o komplexnější algoritmus, který je založený na Bayesovském klasifikátoru. Dále mu budou představeny dva možné způsoby klasifikace, konkrétně pomocí support vector machines a pomocí množiny lineárních klasifikátorů. V závěru práce budou dané algoritmy zhodnoceny.
|
|
| |
|
|
Demonstrační program pro předmět IZU
Míšová, Miroslava ; Rozman, Jaroslav (oponent) ; Zbořil, František (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se věnuje vypracování studijních aplikací pro předmět Základy umělé inteligence. Tyto aplikace mají za vzor starší applety, které využívají nástroje, pro které skončila podpora. Pro jednotlivé aplikace byl vytvořen objektově orientovaný návrh a ná sledně byly implementovány. Při vytváření byl dbán důraz na jednoduchost uživatelského rozhraní a na možné další rozšiřování aplikací.
|
|
|
Detekce a klasifikace vojenských cílů ve videosignálu
Košík, Michal ; Orság, Filip (oponent) ; Drahanský, Martin (vedoucí práce)
Cílem této práce je návrh a implementace vhodných algoritmů na detekci a klasifikaci vzdálených cílů. Čtenář bude seznámen s dvojicí algoritmů pro detekci pohybu. Jedná se o odčítání dvou po sobě jdoucích snímků a o komplexnější algoritmus, který je založený na Bayesovském klasifikátoru. Dále mu budou představeny dva možné způsoby klasifikace, konkrétně pomocí support vector machines a pomocí množiny lineárních klasifikátorů. V závěru práce budou dané algoritmy zhodnoceny.
|
|
| |
host ::
RSS.