2014

Browse

Now showing 1 - 5 of 13

Sdílení lokální informace pro rychlejší detekci objektů
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Hradiš, Michal; Zemčík, Pavel; Kälviäinen, Heikki; Matas, Jiří
Cílem této dizertační prace je vylepšit existující detektory objektů pomocí sdílení informace a výpočtů mezi blízkými pozicemi v obraze. Navrhuje dvě metody, které jsou založené na Waldově sekvenčním testu poměrem pravděpodobností a algoritmu WaldBoost. První z nich, Early non-Maxima Suppression , přesunuje rozhodování o potlačení nemaximálních pozic ze závěrečné fáze do fáze vyhodnocování detektoru, čímž zamezuje zbytečným výpočtům detektoru v nemaximálních pozicích. Metoda neighborhood suppression doplňuje existující detektory o schopnost zavrhnout okolní pozice v obraze. Navržené metody je možné aplikovat na širokou škálu detektorů. Vyhodnocení obou metod dokazují jejich výrazně vyšší efektivitu v porovnání s detektory, které vyhodnocují jednotlivé pozice obrazu zvlášť. Dizertace navíc prezentuje výsledky rozsáhlých experimentů, jejichž cílem bylo vyhodnotit vlastnosti běžných obrazových příznaků v několika detekčních úlohách a situacích.
Generický zpětný překlad za účelem rozpoznání chování
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Ďurfina, Lukáš; Kolář, Dušan; Šaloun, Petr; Zahradnický,, Tomáš
Práce je zaměřena na rozpoznávání specifického chování pomocí generického zpětného překladu. Generický zpětný překlad je proces, který transformuje spustitelné soubory z různých architektur a formátů objektových souborů na stejný jazyk na vysoké úrovni. Tento proces se vztahuje k nástroji Lissom Decompiler. Pro účely rozpoznání chování práce zavádí Language for Decompilation -- LfD. LfD představuje jednoduchý imperativní jazyk, který je vhodný pro srovnávaní. Konkrétní chování je dáno známým spustitelným souborem (např. malware) a rozpoznání se provádí jako najítí poměru podobnosti s jiným neznámým spustitelným souborem. Tento poměr podobnosti je vypočítán nástrojem LfDComparator, který zpracovává dva vstupy v LfD a rozhoduje o jejich podobnosti.
ROZPOZNÁNÍ ČINNOSTÍ ČLOVĚKA VE VIDEU
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Řezníček, Ivo; Zemčík, Pavel; Baláž, Teodor; Sojka, Eduard
Tato disertační práce se zabývá vylepšením systémů pro rozpoznávání činností člověka. Současný stav vědění v této oblasti jest prezentován. Toto zahrnuje způsoby získávání digitálních obrazů a videí společně se způsoby reprezentace těchto entit za použití počítače. Dále jest prezentováno jak jsou použity extraktory příznakových vektorů a extraktory pros- torově-časových příznakových vektorů a způsoby přípravy těchto dat pro další zpracování. Příkladem následného zpracování jsou klasifikační metody. Pro zpracování se obecně obvykle používají části videa s proměnlivou délkou. Hlavní přínos této práce je vyřčená hypotéza o optimální délce analýzy video sekvence, kdy kvalita řešení je porovnatelná s řešením bez restrikce délky videosekvence. Algoritmus pro ověření této hypotézy jest navržen, implementován a otestován. Hypotéza byla experimentálně ověřena za použití tohoto algoritmu. Při hledání optimální délky bylo též dosaženo jistého zlepšení kvality klasifikace. Experimenty, výsledky a budoucí využití této práce jsou taktéž prezentovány.
Rozšíření pro pravděpodobnostní lineární diskriminační analýzu v rozpoznávání mluvčího
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Plchot, Oldřich; Burget, Lukáš; Fousek, Petr; McCree,, Alan
Tato práce se zabývá pravděpodobnostními modely pro automatické rozpoznávání řečníka. Podrobně analyzuje zejména pravděpodobnostní lineární diskriminační analýzu (PLDA), která modeluje nízkodimenzionální reprezentace promluv ve formě \acronym{i--vektorů}. Práce navrhuje dvě rozšíření v současnosti požívaného PLDA modelu. Nově navržený PLDA model s plným posteriorním rozložením modeluje neurčitost při generování i--vektorů. Práce také navrhuje nový diskriminativní přístup k trénování systému pro verifikaci řečníka, který je založený na PLDA. Pokud srovnáváme původní PLDA s modelem rozšířeným o modelování neurčitosti i--vektorů, výsledky dosažené s rozšířeným modelem dosahují až 20% relativního zlepšení při testech s krátkými nahrávkami. Pro delší testovací segmenty (více než jedna minuta) je zisk v přesnosti menší, nicméně přesnost nového modelu není nikdy menší než přesnost výchozího systému. Trénovací data jsou ale obvykle dostupná ve formě dostatečně dlouhých segmentů, proto v těchto případech použití nového modelu neposkytuje žádné výhody při trénování. Při trénování může být použit původní PLDA model a jeho rozšířená verze může být využita pro získání skóre v případě, kdy se bude provádět testování na krátkých segmentech řeči. Diskriminativní model je založen na klasifikaci dvojic i--vektorů do dvou tříd představujících oprávněný a neoprávněný soud (target a non-target trial). Funkcionální forma pro získání skóre pro každý pár je odvozena z PLDA a trénování je založeno na logistické regresi, která minimalizuje vzájemnou entropii mezi správným označením všech soudů a pravděpodobnostním označením soudů, které navrhuje systém. Výsledky dosažené s diskriminativně trénovaným klasifikátorem jsou podobné výsledkům generativního PLDA, ale diskriminativní systém prokazuje schopnost produkovat lépe kalibrované skóre. Tato schopnost vede k lepší skutečné přesnosti na neviděné evaluační sadě, což je důležitá vlastnost pro reálné použití.
Jednostranné gramatiky s nahodilým kontextem
(Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, ) Zemek, Petr; Meduna, Alexandr; Černá, Ivana; Doc. In.g Petr Sosík, Dr.
Tato disertační práce zavádí jednostranné gramatiky s nahodilým kontextem jako řízené gramatiky založené na bezkontextových gramatikách. V těchto gramatikách je ke každému pravidlu přiřazena množina povolujících symbolů a množina zakazujících symbolů a množina pravidel je rozdělena na množinu levých pravidel s nahodilým kontextem a množinu pravých pravidel s nahodilým kontextem . Levým pravidlem s nahodilým kontextem lze přepsat neterminál pokud se všechny povolující symboly vyskytují vlevo od přepisovaného neterminálu a žádný zakazující symbol tam přítomen není. Pravé pravidlo s nahodilým kontextem lze aplikovat analogicky, ale ona kontrola na přítomnost a nepřítomnost symbolů je provedena doprava od přepisovaného neterminálu. Práce je rozdělena na tři části. První část uvádí motivaci za zavedením jednostranných gramatik s nahodilým kontextem a umisťuje materiál pokrytý v této práci do vědeckého kontextu. Poté dává přehled základů teorie formálních jazyků a některých méně známých oblastí, jejichž znalost je nutná pro pochopení studovaného tématu. Druhá část tvoří jádro práce. Formálně definuje jednostranné gramatiky s nahodilým kontextem a studuje je z mnoha pohledů. Mezi studovaná témata patří generativní síla, vztah k jiným typům gramatik, redukce, normální formy, nejlevější derivace, zobecněné a LL verze těchto gramatiky. Třetí část této práce zakončuje diskusi několika poznámkami. Mezi ně patří poznámky týkající se aplikovatelnosti zavedených gramatik v praxi, bibliografie a otevřených problémů.

Browse

Recent Submissions