|
|
Rozpoznávaní tónů a akordů na platformě Android
Kucharovič, Oliver ; Černocký, Jan (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je rozpoznávanie tónov a akordov na ľubovoľnom hudobnom nástroji pomocou mikrofónu v mobilných zariadeniach Android. Aplikácia sníma alebo nahráva zvuky, ktoré analyzuje a zapisuje do zápisu podobnej hudobnej notovej osnove v reálnom čase. Práca popisuje problematiku rozpoznávania a podkladá riešenie danej problematiky pomocou rýchlej Fourierovej transformácie a analýzy spektra hlasitostí. Ďalej práca popisuje hudobnú teóriu a trénovanie jednotlivých tónov. Aplikácia bola podrobená užívateľským testom a testom na presnosť rozpoznávania. Záver obsahuje výsledky z testovania a štatistiky z publikácie na Google Play.
|
|
|
Určení věku a pohlaví mluvčích
Rendek, Tomáš ; Pfeifer, Václav (oponent) ; Atassi, Hicham (vedoucí práce)
Práce se zabývá rozpoznáním pohlaví a věku mluvčích. Úvodem ozřejmuje praktické využití takýchto aplikací a obeznamuje s dostupnými řešeními. Teoreticky úvod se blíže věnuje příznakům použitých při klasifikaci, klasifikátorům, redukčním metodám a řečovým databázím, které využíváme při jednotlivých experimentech. Praktická část práce se věnuje struktuře rozpoznávače implementovaného do nástroje Emotional a v dvou samostatných kapitolách popisuje jednotlivých experimenty. V experimentech odhadu pohlaví jsme zkoumali, jak velký vplyv může mít věk mluvčího a přítomnost emoce na správný odhad. Zbylé experimenty se zabírali vhodností klasifikátorů GMM a k-NN pro konkrétny typ úlohy a metodami redukce příznaků. Experimenty odhadu věku se týkali klasifikace do čtyř věkových tříd, přičemž opět byli v roli klasifikátorů použitý GMM a k-NN. V experimentech byli použitý jak segmentální tak i suprasegmentální příznaky.
|
|
|
Automatická anotace obrazu
Hegmon, Jiří ; Karásek, Jan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Rozeznávání a porovnávání obrazu je jedním z hlavních problémů a okruhů oboru počitačového vidění. Tato práce k těmto dvěma problémům připojuje třetí, rozpoznání semantiky, významu obrazu, tzv. anotaci nebo label. Práce využívá znalosti metod rozpoznávání podobnosti obrazů k vytvoření nástroje, který je schopen na základě trénovací množiny obrazů a anotací vytvořit skupinu nejpravděpodobnějších anotací pro danou testovací množinu obrazů. Tato práce představuje několik druhů testovacích množin vhodných pro rozpoznávání anotačních informací u obrazů. Následně je vybrána nejvhodnější množina s potřebnou velikostí trénovací množiny a dostatkem informací v anotacích. Na základě této trénovací množiny je navrhnut algoritmus pro snadné načtení testovací množiny bez velkých nároků na výkon počítače. Vyhodnocení anotačních informací testovací množiny je prováděno na základě různých podobnostních algoritmů. Na počátku této práce byly použity jednoduché, ale nepříliš efektivní metody MSE a porovnání barevných histogramů, postupně bylo ale nutno přejít k použítí náročnějších metod (jako je například Tamura, Gabor, CEDD nebo různé druhy hostistogramů). Výsledky tohoto porovnání jsou nakonec brány pro vyhodnocení pravděpodobnosti výskytu dané anotace pro daný obrázek určené testovací množiny. Na závěr práce je provedeno vyhodnocení přesnosti určení anotace na základě informací z použitých trénovacích množin.
|
|
|
Určení místa původu hudebních interpretací české komorní a orchestrální hudby za pomoci technik Music Information Retrieval
Miklánek, Štěpán ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Kiska, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá statistickou analýzou nahrávek české komorní a orchestrální hudby. Významná část této práce je věnována problematice extrakce parametrů z nahrávek. V rámci extrakce parametrů jsou využity techniky zpracování hudebního signálu používané v oblasti Music Information Retrieval. Dále jsou v práci představeny kroky při zpracovávání databází nahrávek a výběru stejných notových úseků z jednotlivých interpretací skladeb pomocí dynamického borcení časové osy. Pro účely výběru stejného notového úseků z interpretací byl naprogramován nástroj v prostředí MATLAB. V neposlední řadě je představen vyhodnocovací systém, pomocí kterého je prováděna klasifikace nahrávek podle místa původu. Samotná klasifikace je provedena v podobě binárního rozdělení na dvě skupiny Česko a svět. První část vyhodnocení spočívá v individuální analýze jednotlivých statistických parametrů, přičemž je hodnocena jejich diskriminační síla. Druhá část vyhodnocení spočívá v selekci skupin parametrů, které by měly zvýšit přesnost klasifikace oproti individuální analýze parametrů.
|
|
|
Specifika hodnocení starých železobetonových konstrukcí
Mička, Michal ; Žítt, Petr (oponent) ; Cikrle, Petr (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá hodnocením vlastností materiálů železobetonové konstrukce bývalé textilní továrny Vlněna z 19. století v městě Brno. Obsah této práce je rozdělen na část teoretickou a praktickou. Teoretická část se zaměřuje na popis používaných metod při průzkumu železobetonové konstrukce, porovnání druhů výztuží používaných v minulosti s dnes používanými výztužemi a na rozdíl v zásadách navrhování železobetonových konstrukcí ve 20. a 30. letech 20. století ve srovnání s dnešní dobou. Jsou zde také popsány složky, vlastnosti a technologie výroby betonu v meziválečném období a srovnání s dnešní dobou. Praktická část je složena ze zkoušek provedených na místě a odběru vzorků. Velkou část tvoří vyhodnocení laboratorních zkoušek na zkušebních vzorcích odebraných z řešené části. Celkem bylo odzkoušeno 24 zkušebních vzorků. Také je zde porovnána pevnost odebrané betonářské výztuže s výztuží používanou v současnosti.
|
|
|
Detekce a rozpoznávaní tváře s využitím platformy Raspberry Pi
Rozhoňová, Andrea ; Mézl, Martin (oponent) ; Hesko, Branislav (vedoucí práce)
Následující bakalářská práce se věnuje problematice detekce a rozpoznání tváří v obraze. Teoretická část rozděluje metody detekce a rozpoznání obličeje do několika skupin, které jsou poté blíže popsány a vysvětleny. Na konci teoretické části je shrnuto současné využití rozpoznání osob na základě tváří v praxi. V praktické části je implementovaná metoda detekce obličeje jako kombinace přístupu, který využívá haarovy příznaky a přístupu s vyhledáváním pomocí šablony oka. Následné rozpoznání zajišťuje konvoluční neuronová síť. Závěrem jsou shrnuty zásady a problémy spojené s implementací na mikropočítač Raspberry Pi.
|
|
|
Využití neuronové sítě při identifikaci znaku v obraze
Pavlík, Daniel ; Burget, Radim (oponent) ; Kohoutek, Michal (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o využití neuronové sítě při identifikaci písmen abecedy a číslic 0 - 9. V první části je teoreticky rozebrána podstata neuronových sítí a konkrétněji rozebrán princip metody učení vícevrstvé sítě se zpětným šířením chyby (jinak taky Backpropagation). Dále je zde rozebrána základní problematika zpracování obrazu a odolnost sítě proti zatížení vstupního obrazu šumem a degradaci kompresí JPEG. Druhá část je směřována k praktické realizaci dopředné vícevrstvé sítě rozenávající binární obrazy písmen abecedy a číslic 0 - 9, která byla vypracována v prostředí Matlab a Simulink. Další a poslední část je věnována praktické realizaci dopředné vícevrstvé sítě rozpoznávající šedotónové obrazce znaků písmen abecedy a číslic 0 - 9, která byla opět vypracována v prostředí Matlab a Simulink.
|
|
|
Sledování obličejových rysů v reálném čase
Peloušek, Jan ; Mekyska, Jiří (oponent) ; Přinosil, Jiří (vedoucí práce)
Tato práce pojednává o problematice rozpoznávání objektů v obraze se zaměřením na rozpoznání lidské tváře a jejích součástí. Je zde popsány základní principy počítačového vidění, objektový detektor Viola-Jones, jeho programová realizace pomocí knihoven OpenCV. Dále je v této práci popsán systém přesné detekce obličejových částí pomocí algoritmu aktivních modelů tvaru (ASM) a s ním související mechanismy trénování klasifikátorů. Nakonec je popsána i praktická realizace včetně softwarové implementace.
|
|
|
Aplikace pro rozpoznání dopravních značek pro Windows Phone 7
Dvořák, Marek ; Orság, Filip (oponent) ; Procházka, Boris (vedoucí práce)
Cílem této práce je vytvoření aplikace detekující a rozpoznávající dopravní značky pro mobilní telefony s operačním systémem Windows Phone 7. Teoretická část se zabývá vlastnostmi a historií systému Windows Phone 7, popisuje dopravní značení užívané v České republice a zkoumá metody detekce objektů v obraze. Praktická část práce obsahuje popis konkrétního řešení rozpoznávání značek ve fotografiích pořízených vestavěným fotoaparátem mobilního telefonu. Poslední část obsahuje testování funkčnosti aplikace v reálných podmínkách a zhodnocení výsledků těchto testů.
|
|
|
Multikamerová biometrická brána pro identifikaci osob
Kosík, Dominik ; Orság, Filip (oponent) ; Goldmann, Tomáš (vedoucí práce)
Tato práce řeší vytvoření biometrické brány pro identifikaci osob. Identifikace probíhá za pomocí 5 barevných kamer a IR kamery. IR kamera zajišťuje detekci osoby a následně se ze snímku barevných kamer vytváří 3D model obličeje osoby. Na základě tohoto modelu se provádí identifikace. Jelikož při vytváření samotného 3D modelu docházelo k nepřesnostem, což má vliv na rozpoznání osoby, není výsledná identifikace dostatečně přesná. Z toho důvodu je zapotřebí upravit algoritmy zpracovávající 3D model, a tak dosáhnout dostatečné přesnosti.
|
host ::
RSS.