Tato diplomová práce popisuje v teoretické části problematiku umělých neuronových sítí a jejich adaptaci pro řešení problému počítačového vidění. Zabývá se také optimalizací obrazu a metodami heuristické segmentace.
Praktická část popisuje tvorbu aplikace pro detekci obličejů z obrazu v jazyce JavaScript, použité technologie, jednotlivé algoritmy a jejich účinnost a výpočetní náročnost.
Anotace v angličtině
Theoretical part of this master's thesis describes the use of artificial neural networks and their adaptation for computer vision implementation. It also discusses image optimization and heuristic segmentation.
The practical part describes the creation of application for face detection from an image in JavaScript language, the technology and algorithms used and their efficiency and computational complexity.
Tato diplomová práce popisuje v teoretické části problematiku umělých neuronových sítí a jejich adaptaci pro řešení problému počítačového vidění. Zabývá se také optimalizací obrazu a metodami heuristické segmentace.
Praktická část popisuje tvorbu aplikace pro detekci obličejů z obrazu v jazyce JavaScript, použité technologie, jednotlivé algoritmy a jejich účinnost a výpočetní náročnost.
Anotace v angličtině
Theoretical part of this master's thesis describes the use of artificial neural networks and their adaptation for computer vision implementation. It also discusses image optimization and heuristic segmentation.
The practical part describes the creation of application for face detection from an image in JavaScript language, the technology and algorithms used and their efficiency and computational complexity.
Seznamte se se způsoby programové detekce obličejů, případně obecně libovolných charakteristických tvarů ze statického i dynamického obrazu v reálném čase.
Prověřte možnosti a efektivitu programové detekce obličejů.
Využijte umělé neuronové sítě pro detekci.
Vytvořte multiplatformní aplikaci, která bude detekovat obličeje z obrazových dat a vyřešte kalibraci nastavení jejích algoritmů.
Zásady pro vypracování
Seznamte se se způsoby programové detekce obličejů, případně obecně libovolných charakteristických tvarů ze statického i dynamického obrazu v reálném čase.
Prověřte možnosti a efektivitu programové detekce obličejů.
Využijte umělé neuronové sítě pro detekci.
Vytvořte multiplatformní aplikaci, která bude detekovat obličeje z obrazových dat a vyřešte kalibraci nastavení jejích algoritmů.
Seznam doporučené literatury
ZELINKA, Ivan.: Umělá inteligence I. Volume 1. Zlín: Vutium, Brno, 1998, 126 p. ISBN 80-214-1163-5.
ŠNOREK M., JIŘINA M.: Neuronové sítě a neuropočítače, ČVUT, 1996, ISBN 80-01-01455-X.
BÍLA J.: Umělá inteligence a neuronové sítě v aplikacích, ČVUT, 1996, ISBN 80-01-01275-1.
BOSE N.K., LIANG P.: Neural Network Fundamentals with Graphs, Algorithms, and Applications, McGraw-Hill Series in Electrical and Computer Engineering, 1996, ISBN 0-07-006618-3.
ŠÍMA J., NERUDA R.: Teoretické otázky neuronových sítí. Vyd. 1. Praha, 1996: Matfyzpress, 390 s., ISBN 80-85863-18-9
BURGER W., BURGE M.: Digital Image Processing: An Algorithmic Introduction using Java, Springer Science and Business Media, 2008, ISBN 978-1-84628-379-6.
SCHILDT H.: Java The Complete Reference, 8th Edition, McGraw-Hill, 2011, ISBN 978-0-07-160630-1
Seznam doporučené literatury
ZELINKA, Ivan.: Umělá inteligence I. Volume 1. Zlín: Vutium, Brno, 1998, 126 p. ISBN 80-214-1163-5.
ŠNOREK M., JIŘINA M.: Neuronové sítě a neuropočítače, ČVUT, 1996, ISBN 80-01-01455-X.
BÍLA J.: Umělá inteligence a neuronové sítě v aplikacích, ČVUT, 1996, ISBN 80-01-01275-1.
BOSE N.K., LIANG P.: Neural Network Fundamentals with Graphs, Algorithms, and Applications, McGraw-Hill Series in Electrical and Computer Engineering, 1996, ISBN 0-07-006618-3.
ŠÍMA J., NERUDA R.: Teoretické otázky neuronových sítí. Vyd. 1. Praha, 1996: Matfyzpress, 390 s., ISBN 80-85863-18-9
BURGER W., BURGE M.: Digital Image Processing: An Algorithmic Introduction using Java, Springer Science and Business Media, 2008, ISBN 978-1-84628-379-6.
SCHILDT H.: Java The Complete Reference, 8th Edition, McGraw-Hill, 2011, ISBN 978-0-07-160630-1
Přílohy volně vložené
-
Přílohy vázané v práci
-
Převzato z knihovny
Ne
Plný text práce
Přílohy
Posudek(y) oponenta
Hodnocení vedoucího
Záznam průběhu obhajoby
Student seznámil komisi s obsahem a výsledky své diplomové práce v krátké prezentaci. Po přečtení posudků vedoucího a oponenta práce následovala diskuze, ve které byly položeny následující dotazy:
1. Pojem Hluboká umělá neuronová síť? (Deep Neural Networks) je váš překlad? Mohl byste vysvětlit, jak tyto sítě fungují. (doc. Volná)
2. Podle jakých kritérií jste vybral právě konvoluční neuronovou síť pro praktickou část práce? (doc. Volná)
3. Jakým způsobem byste navrhnul pokračování této práce? (doc. Volná)
4. Zkuste využít obrázek z webu? (doc. Sysel)
5. Proč jste s volil detekci barev? (dr. Šilhavý)
6. Je problém pootočení tváře? (prof. Dostál)
Student dotazy odpověděl a následovalo zkoušení předmětů.