Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 12 záznamů.  1 - 10další  přejít na záznam: Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
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.
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.
Rozpoznávání ručně psaných číslic pomocí support vector machines
Hricko, Jozef ; Fapšo, Michal (oponent) ; Plchot, Oldřich (vedoucí práce)
Práce se zabývá možností rozpoznávání ručně psaných číslic a znaků pomoci volně dostupných knihoven. Pro rozpoznávání je použitá jádrová klasifikační metoda support vector machines. Práce také uvažuje různé algoritmy zpracování obrazu a jejich implementace. Dále je zde navrhnuto, jak je možno aplikaci vytvořit co nejefektivněji vzhledem ke znovupoužitelnosti zdrojového kódu.
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.
Rozpoznávání ručně psaných číslic pomocí support vector machines
Hricko, Jozef ; Fapšo, Michal (oponent) ; Plchot, Oldřich (vedoucí práce)
Práce se zabývá možností rozpoznávání ručně psaných číslic a znaků pomoci volně dostupných knihoven. Pro rozpoznávání je použitá jádrová klasifikační metoda support vector machines. Práce také uvažuje různé algoritmy zpracování obrazu a jejich implementace. Dále je zde navrhnuto, jak je možno aplikaci vytvořit co nejefektivněji vzhledem ke znovupoužitelnosti zdrojového kódu.
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.

Národní úložiště šedé literatury : Nalezeno 12 záznamů.   1 - 10další  přejít na záznam:
Chcete být upozorněni, pokud se objeví nové záznamy odpovídající tomuto dotazu?
Přihlásit se k odběru RSS.