|
|
Detekce dopravních značek z kamery ve vozidle
Dušek, Jan ; Sochor, Jakub (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí dopravních značek v obraze nebo videu. Nejprve budou popsány algoritmy běžně využívané k tvorbě obecného detektoru dopravních značek. Následně popíšu detekci dopravních značek využívající metod histogram orientovaných gradientů a support vector machines. Nakonec zhodnotím výsledky, kterých se podařilo dosáhnout.
|
|
|
Analýza vlivu velikosti okna a zpoždění na efektivitu TCP spojení
Kavický, Martin ; Komosný, Dan (oponent) ; Molnár, Karol (vedoucí práce)
Obsahem diplomové práce je popis pole Klouzavého okna a jeho rozšiřujících algoritmů, jimiž jsou algoritmy Pomalého startu, Dynamické nastavení okna v případě zahlcení, Rychlé opakování přenosu a Rychlé zotavení. Dále je popsáno vytvoření modelu v simulačním prostředí programu Opnet Modeler. V tomto simulačním prostředí byly provedeny analýzy rozšiřujících algoritmů Klouzavého okna a dále byly analyzovány reakce průměrné přenosové rychlosti na změnu velikosti objemu přenášených dat, velikost ztrátovosti, velikost zpoždění v krátkém a dlouhém časovém úseku a změnu velikosti paměti přijímací strany. V poslední části tohoto dokumentu je navržena metoda umožňující řízení přenosové rychlosti pomocí dynamického nastavení velikosti paměti přijímací strany.
|
|
|
Re-identifikace vozidla pomocí rozpoznání jeho registrační značky
Špaňhel, Jakub ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem algoritmů detekce a rozpoznání registrační značky vozidla, které by byly použitelné pro re-identifikaci vozidla v obraze, a vytvořením jednoduchého systému analýzy dopravy. Byly navrženy a otestovány jednotlivé části toho systému. Konkrétně se jedná o detekci vozidel, detekci a rozpoznání registrační značky vozidla a systém samotný. Detekce vozidel je prováděna pomocí metody odečítání pozadí a vytváření ohraničení těchto oblastí s úspěšností ~92%. Registrační značka je detekována pomocí kaskády klasifikátoru a dosahuje úspěšnosti 81.72% a přesnosti 94.42%. Rozpoznání poznávací značky pomocí metody Template matching dosahuje úspěšnosti 60.55%. Proto byl představen zcela nový princip rozpoznávání registrační značky vozidla pomocí jejího skenování užitím principu sliding window a rozpoznáváním neuronovou sítí. Neuronová síť dosahuje úspěšnosti 64.47% pro testovací datovou sadu při použití pěti příznaků. Malou úspěšnost neuronové sítě však ovlivňuje nedostatek vzorků některých znaků registrační značky.
|
|
|
Handwritten text recognition using a sliding window
Ďuriš, Denis ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with optical character recognition. It focuses on recognizing hand-written text. The theoretical introduction describes the methods used for optical character recognition and selected machine learning methods. Subsequently, the work describes two methods for making cutouts of characters, using a sliding window. Cutouts are used in training and testing datasets of machine learning models. The document includes methods to improve the accuracy of character recognition. The accuracy of the models is evaluated in conclusion. Charcters in cutouts are clasified by an automated recognition program.
|
|
|
Vyhledáváni repetitivní DNA z nukleotidových sekvencí
Moskovská, Kateřina ; Provazník, Ivo (oponent) ; Kubicová, Vladimíra (vedoucí práce)
V této práci je rozebrána problematika repetitivních DNA a algoritmů pro vyhledávání tandemových repetic. Tandemové repetice hrají důležitou roli v biologickém průmyslu. Slouží jako genetické markery pro tvoření genetických map, profilů DNA pro určování otcovství a ve forenzní oblasti. Dalším důvodem pro jejich vyhledávání je, že mají za následek několik závažných onemocnění člověka. Algoritmy pro jejich vyhledávání jsou proto předmětem mnoha studií. Algoritmy dělíme do dvou hlavních skupin – algoritmy porovnávající řetězce DNA a algoritmy založené na zpracování numericky reprezentované DNA. Úkolem této bakalářské práce je vybrat si zástupce z každé skupiny, navrhnout jejich realizaci a tu poté také předvést v programovém prostředí Matlab. Výsledkem práce by mělo být porovnání obou programů na základě vybraných kritérií s pomocí několika sekvencí. Těchto několik vybraných sekvencí budou mít za úkol tyto programy zpracovat a výsledky z těchto zpracování budou mezi sebou porovnány.
|
|
|
Suffix Graphs and Lossless Data Compression
Senft, Martin ; Dvořák, Tomáš (vedoucí práce) ; Dvorský, Jiří (oponent) ; Smyth, William F. (oponent)
Název práce: Sufixové grafy a bezeztrátová komprese dat Autor: Martin Senft Katedra: Katedra software a výuky informatiky Vedoucí doktorské práce: doc. RNDr. Tomáš Dvorˇák, CSc., Katedra software a výuky informatiky Abstrakt: Sufixový strom a prˇíbuzné datové struktury umožnˇují asymptoticky optimálneˇ rěšit rˇadu úloh o rětežcích a jejich vlastností lze též využít k imple- mentacimetodbezztrátovékompresedat. Cílemprácejeprozkoumatmožnosti opacňéhoprˇístupu,tedy využití vlastností sufixovýchgrafu˚ k návrhukompres- ních algoritmu˚. Práce popisuje univerzální konstrukcňí algoritmus pro sufixo- vý trie,sufixový strom,DAWGa CDAWG,doprovázený analýzousimulaceim- plicitních sufixových hran, která prˇináší dveˇ praktické alternativy k tradicňímu rěšení. Protožekompresnímetody vyžadují udržování textuvposuvnémokneˇ, je trěba rozebrat chování sufixových grafu˚ v této situaci. V práci je oveřěno, že pouze sufixový strom je schopen udržovat posuvné okno v amortizovaneˇ kon- stantním cˇase, zatímco CDAWG (podobneˇ jako DAWG) vyžaduje cˇas úmeřný délce okna, což rěší hypotézu Inenagy a kol. Na tomto základeˇ je popsána trˇí- da kompresních algoritmu˚, založených pouze na popisu konstrukce sufixové- ho grafu nad komprimovaným textem. Zatímco neˇkteré z algoritmu˚ odpoví- dají klasickým slovníkovým cˇi kontextovým...
|
|
|
Handwritten text recognition using a sliding window
Ďuriš, Denis ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Rajnoha, Martin (vedoucí práce)
This bachelor thesis deals with optical character recognition. It focuses on recognizing hand-written text. The theoretical introduction describes the methods used for optical character recognition and selected machine learning methods. Subsequently, the work describes two methods for making cutouts of characters, using a sliding window. Cutouts are used in training and testing datasets of machine learning models. The document includes methods to improve the accuracy of character recognition. The accuracy of the models is evaluated in conclusion. Charcters in cutouts are clasified by an automated recognition program.
|
|
|
Re-identifikace vozidla pomocí rozpoznání jeho registrační značky
Špaňhel, Jakub ; Juránková, Markéta (oponent) ; Herout, Adam (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá návrhem algoritmů detekce a rozpoznání registrační značky vozidla, které by byly použitelné pro re-identifikaci vozidla v obraze, a vytvořením jednoduchého systému analýzy dopravy. Byly navrženy a otestovány jednotlivé části toho systému. Konkrétně se jedná o detekci vozidel, detekci a rozpoznání registrační značky vozidla a systém samotný. Detekce vozidel je prováděna pomocí metody odečítání pozadí a vytváření ohraničení těchto oblastí s úspěšností ~92%. Registrační značka je detekována pomocí kaskády klasifikátoru a dosahuje úspěšnosti 81.72% a přesnosti 94.42%. Rozpoznání poznávací značky pomocí metody Template matching dosahuje úspěšnosti 60.55%. Proto byl představen zcela nový princip rozpoznávání registrační značky vozidla pomocí jejího skenování užitím principu sliding window a rozpoznáváním neuronovou sítí. Neuronová síť dosahuje úspěšnosti 64.47% pro testovací datovou sadu při použití pěti příznaků. Malou úspěšnost neuronové sítě však ovlivňuje nedostatek vzorků některých znaků registrační značky.
|
|
|
Vyhledáváni repetitivní DNA z nukleotidových sekvencí
Moskovská, Kateřina ; Provazník, Ivo (oponent) ; Kubicová, Vladimíra (vedoucí práce)
V této práci je rozebrána problematika repetitivních DNA a algoritmů pro vyhledávání tandemových repetic. Tandemové repetice hrají důležitou roli v biologickém průmyslu. Slouží jako genetické markery pro tvoření genetických map, profilů DNA pro určování otcovství a ve forenzní oblasti. Dalším důvodem pro jejich vyhledávání je, že mají za následek několik závažných onemocnění člověka. Algoritmy pro jejich vyhledávání jsou proto předmětem mnoha studií. Algoritmy dělíme do dvou hlavních skupin – algoritmy porovnávající řetězce DNA a algoritmy založené na zpracování numericky reprezentované DNA. Úkolem této bakalářské práce je vybrat si zástupce z každé skupiny, navrhnout jejich realizaci a tu poté také předvést v programovém prostředí Matlab. Výsledkem práce by mělo být porovnání obou programů na základě vybraných kritérií s pomocí několika sekvencí. Těchto několik vybraných sekvencí budou mít za úkol tyto programy zpracovat a výsledky z těchto zpracování budou mezi sebou porovnány.
|
|
|
Detekce dopravních značek z kamery ve vozidle
Dušek, Jan ; Sochor, Jakub (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Tato bakalářská práce se zabývá detekcí dopravních značek v obraze nebo videu. Nejprve budou popsány algoritmy běžně využívané k tvorbě obecného detektoru dopravních značek. Následně popíšu detekci dopravních značek využívající metod histogram orientovaných gradientů a support vector machines. Nakonec zhodnotím výsledky, kterých se podařilo dosáhnout.
|
host ::
RSS.