Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 4 záznamů.  Hledání trvalo 0.00 vteřin. 
Segmentace obrazu pomocí neuronové sítě
Vrábelová, Pavla ; Žák, Pavel (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá aplikací neuronových sítí na problém segmentace obrazových dat. První část práce je věnována úvodu do problematiky zpracování obrazu a neuronových sítí, v druhé části je popsán vytvořený segmentační systém a jsou prezentovány výsledky provedených experimentů. Vytvořený segmentační systém umožňuje použití různých typů klasifikátorů, extrakci různých příznaků pro klasifikaci a také vyhodnocení úspěšnosti segmentace. Byly vytvořeny dva klasifikátory - neuronová síť (samoorganizační mapa) a algoritmus K-means. Pro klasifikaci byly použity barevné (RGB a HSV) a texturní příznaky a jejich kombinace. Texturní příznaky byly získány pomocí sady Gáborových filtrů. Byly provedeny experimenty s vytvořenými klasifikátory a extraktory a porovnány výsledky.
Kohonenova samoorganizační mapa
Žáček, Viktor ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Práce se zabývá samoorganizačními mapami zejména pak Kohonenovou samoorganizační mapou, tvorbou aplikace realizující tvorbu a proces učení Kohonenovy mapy a využitím samoorganizační mapy pro sebelokalizaci robota.
Segmentace obrazu pomocí neuronové sítě
Vrábelová, Pavla ; Žák, Pavel (oponent) ; Švub, Miroslav (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá aplikací neuronových sítí na problém segmentace obrazových dat. První část práce je věnována úvodu do problematiky zpracování obrazu a neuronových sítí, v druhé části je popsán vytvořený segmentační systém a jsou prezentovány výsledky provedených experimentů. Vytvořený segmentační systém umožňuje použití různých typů klasifikátorů, extrakci různých příznaků pro klasifikaci a také vyhodnocení úspěšnosti segmentace. Byly vytvořeny dva klasifikátory - neuronová síť (samoorganizační mapa) a algoritmus K-means. Pro klasifikaci byly použity barevné (RGB a HSV) a texturní příznaky a jejich kombinace. Texturní příznaky byly získány pomocí sady Gáborových filtrů. Byly provedeny experimenty s vytvořenými klasifikátory a extraktory a porovnány výsledky.
Kohonenova samoorganizační mapa
Žáček, Viktor ; Hynčica, Tomáš (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Práce se zabývá samoorganizačními mapami zejména pak Kohonenovou samoorganizační mapou, tvorbou aplikace realizující tvorbu a proces učení Kohonenovy mapy a využitím samoorganizační mapy pro sebelokalizaci robota.

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