|
|
Detekce a rozpoznávání obličeje
Ponzer, Martin ; Janáková, Ilona (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce popisuje základní metody detekce a rozpoznávání obličeje jak z obrázku, tak z videosekvence. Všechny metody jsou určeny pro barevné snímky a jsou založeny na detekci kůže na základě její barevné informace. Pro detekci kůže je použita velmi efektivní metoda Gaussova pravděpodobnostního rozložení. Všechny oblasti, které barvou odpovídají lidské kůži, jsou následně podrobeny klasifikaci, při které se určí, zda daná oblast odpovídá obličeji nebo ne. Pro detekci obličeje je použita metoda korelace, doplněná o metodu eigenfaces. Oblasti, klasifikované jako obličej jsou nakonec rozpoznávány metodou eigenfaces, jejímž výsledkem je tedy informace o identitě detekované osoby.
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
|
|
Rozpoznávání a klasifikace emocí na základě analýzy řeči
Černý, Lukáš ; Atassi, Hicham (oponent) ; Smékal, Zdeněk (vedoucí práce)
Diplomová práce se soustředí na klasifikaci emocí. Práce pojednává o parametrizaci zvukových souborů pomoci segmentálních a suprasegmentálních metod s ohledem na jejich další použití. Tato databáze obsahuje mnoho zvukových nahrávek s emocemi. Z těchto zvukových nahrávek jsou vytvořeny data, které jsou rozděleny do dvou částí. První část je použita pro trénik a druhá pro klasifikaci. Práce je soustředěna hlavně na samoorganizující sítě. Tato práce obsahuje programy v Matlabu, které mohou být použity pro parametrizaci jakékoliv databáze. Parametrizovaná data jsou předložena samoorganizující síťi ke klasifikaci. Dosažené výsledky jsou prezentovány na konci diplomové práce.
|
|
|
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.
|
|
|
Rychlost učení vícevrstvé sítě
Maceček, Aleš ; Zámečník, Dušan (oponent) ; Jirsík, Václav (vedoucí práce)
Teoretický rozbor umělých neuronových sítí, zvláště jejich typů topologií a učení sítí. Zvláštní zaměření je na vícevrstvou neuronovou síť s učením backpropagation. Uvedený algoritmus učení backpropagation jednoduché sítě společně s popisem parametrů ovlivňujících učení sítě a také metody zhodnocení kvality naučení sítě. Definice momentů invariantních na otočení, posun a změnu měřítka. Optimalizace parametrů neuronové sítě k nalezení nejrychleji učící se neuronové sítě, a také sítě s nejlepší hodnotou rozpoznání vzorů písmen z testovací množiny.
|
|
|
Identifikace osob podle obličeje
Ťapuška, Tomáš ; Zuzaňák, Jiří (oponent) ; Hradiš, Michal (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá přehledem nejznámějších metod pro automatické rozpoznávání osob podle jejich tváře. Jsou v ní popsané jejich výhody i nevýhody. Tato práce je zaměřená zejména na holistické metody rozpoznávání pracující s 2D snímky osob. Byl implementován systém pro automatickou identifikaci osob podle digitálního snímku tváře. V tomto systému byly využity metody KNN (K-tý nejbližší soused), PCA (Analýza hlavních komponent) a LDP (Lineární diskriminační projekce). Po jejich implementaci byly provedeny důkladné testy, aby bylo možné jednotlivé metody mezi sebou porovnat. Testy byly provedeny na testovacích datech využívajících datovou sadu FERET. V závěru práce jsou zdhodnoceny jednotlivé přístupy a určena nejlepší metoda z implementovaných metod z pohledu úspěšnosti při rozpoznávání.
|
|
|
Rozpoznávání rukou psaného textu
Zouhar, David ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Mlích, Jozef (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním rukou psaných znaků v reálném čase. Popisuje způsoby, kterými jsou zpracovávány vstupní data a klasi kační metody, které se pro rozpoznávání používají. Zvláště se zaměřuje na skryté Markovovy modely. Zabývá se také hodnocením úspěšnosti rozpoznávání, a to na základě provedených experimentů. V rámci této diplomové práce byla také vytvořena alternativní klávesnice pro systém MeeGo. U vytvořeného systému se podařilo dosáhnout úspěšnosti nad 96%.
|
|
|
Agreements and Disagreements between Automatic and Human Speaker Recognition
Valenta, Jakub ; Matějka, Pavel (oponent) ; Rohdin, Johan Andréas (vedoucí práce)
This thesis deals with the problem of speaker recognition. The term is defined and individual methods related to it are described. The aim of the work is to point out the agreements and disagreements between human and automatic speaker recognition. At the beginning of the thesis, theoretical knowledge from both mentioned areas are described, i.e., what aspects of human speech do people, or automatic system respectively, focus on. Then, several experiments are performed to compare these two methods. These experiments are evaluated in such a way, that it is possible to observe which tasks can be better solved by people, in order to use the knowledge to improve the function of the automated system. At the end of the thesis, such an attempt to improve the automatic system is demonstrated and tested. Testing was successful and higher evaluation accuracy could be observed. Thus, such a result can be used in other research to allow further development in the field of automatic speaker recognition.
|
host ::
RSS.