Národní úložiště šedé literatury Nalezeno 5 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.
Criminality Analysis in the Czech Republic using Self-Organizing Maps
Mikulíková, Pavla ; Cahlík, Tomáš (vedoucí práce) ; Palanská, Tereza (oponent)
Kriminalita je jeden z nepolevujı́cı́ch společenských problémůna celém světě. K pochopenı́ důvodůke kriminálnı́mu jednánı́je potřeba důkladná analýza jeho možných klı́čových fak- torů. Tato bakalářská práce si klade za cı́l zjistit, zda metoda samoorganizujı́cı́ch se map může pomoci ve vyšetřovánı́ české zločinnosti. Žádná akademická práce se doposud nepo- kusila odhalit možné vzorce v české zločinnosti s použitı́m tohoto druhu umělé neuronové sı́tě. Samoorganizujı́cı́ se mapy představujı́ vizualizačnı́ metodu, která mapuje pozorovánı́ na základě jejich mnohadimenzionálnı́ch znaků do dvoudimenzionálnı́ mřı́žky a zároveň umist'uje podobná pozorovánı́ blı́zko sebe. K analýze byl použit dataset skládajı́cı́ se ze 75 okresů s 18 proměnnými. Vhodná volba parametrů modelu se nicméně ukázala jako určitý problém této metody. Výsledkem modelu je šest skupin okresů, které vykazujı́různé úrovně kriminality a jiných charakteristik. Naše výsledky prokázaly, že samoorganizujı́cı́ se mapy mohou poskytnout zajı́mavý vhled do kriminálnı́ tematiky a společenské vědy mohou profitovat z jejich použitı́ v mnoha oblastech výzkumu. 1
Optical Formula Recognition support as a part of the OCR system
Klaučo, Matej ; Suk, Tomáš (vedoucí práce) ; Vácha, Pavel (oponent)
Cieľom tejto práce je implementovať prevod naskenovaného matematického vzorca do editovateľnej podoby vo forme TEX súboru ako doplnok fungujúceho OCR systému. V práci sa venujeme podrobnej analýze tohto problému, jeho rozloženiu na niekoľko menších častí, ako rozpoznanie symbolov a rozpoznanie štruktúry vzorcu, ich riešeniu a taktiež popisujeme rôzne spôsoby riešenia. Úspešnosť našich implementácií týchto častí overujeme na nami vytvorenej databáze symbolov a vzorcov. Podstatnou časťou práce je aj vytvorenie sady komplexných aplikácií s prepracovaným grafickým rozhraním, ktoré umožnia jednoduché prispôsobenie konverzie potrebám užívateľa. Obrázky obsahujúce vzorce môžu obsahovať jemný šum spôsobený nekvalitou skeneru.
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.
Využití umělých neuronových sítí pro řešení úloh kombinatorické optimalizace
Dvořák, Marek ; Zouhar, Jan (vedoucí práce) ; Melechovský, Jan (oponent)
Práce pojednává o problematice kombinatorických optimalizačních úloh a jejich řešení. Představuji zde rozdílné typy těchto úloh a nastiňuji jejich možná řešení pomocí klasických heuristických algoritmů. Následně se zaměřuji na problematiku umělých neuronových sítí, jejich popis a klasifikaci. Na závěr porovnávám dvě metody řešení pomocí neuronových sítí na několika příkladech úloh obchodního cestujícího.

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