but.committee	prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda) doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jan Platoš, Ph.D. (člen) doc. Ing. Jaroslav Zendulka, CSc. (člen)	cs
but.defence	Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázku oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " A ". Otázky u obhajoby: 1. Jaká je tedy celková úspěšnost navrženého řešení? V grafu na straně 43 je ukázáno, že ReLU dosahuje 13% úspěšnost klasifikace pixelů - myslí se tím pixelů, které patří SPZ?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Drahošová, Michaela	cs
dc.contributor.author	Skřivánková, Barbora	cs
dc.contributor.referee	Zachariášová, Marcela	cs
dc.date.accessioned	2019-04-03T22:26:53Z
dc.date.available	2019-04-03T22:26:53Z
dc.date.created	2016	cs
dc.description.abstract	Při procházení online map jsou dnes dostupné i souvislé snímky prohlížených míst. Pokud jsou však snímky pořizovány ve veřejném prostoru, nacházejí se na nich také kolemjdoucí lidé a kolemjedoucí vozidla. Cílem této práce je vytvoření automatizovaného systému pro anonymizaci SPZ vozidel ve fotografiích optimalizovaného pro službu Panorama společnosti Seznam.cz a.s.. Problém anonymizace SPZ vozidel je v této práci rozdělen do dvou fází. V první fázi jsou ze snímku pořízeného na veřejném prostranství vybrána místa, na kterých se nachází vozidla s SPZ, ve druhé fázi je potom ve vybrané části obrázku s vozidlem lokalizována konkrétní oblast, na které se SPZ vozidla nachází. Detekce automobilů je prováděna pomocí hluboké neuronové sítě. Následná lokalizace SPZ vozidel je zpracovávána pomocí dopředné plně propojené neuronové sítě. Cílem této práce je překonat problémy, na kterých selhávají aktuální komerční řešení. Jedná se zejména o častou falešně pozitivní detekci SPZ a velkou výpočetní náročnost. Výsledky této práce však nejsou uspokojivé, což mohlo být způsobeno použitou trénovací sadou pro neuronové sítě. Ačkoliv se tato sada dodaná společností Seznam.cz a.s. zdála býti dostatečně robustní, nakonec se ukázala jako nedostačující pro naučení složitější neuronové sítě.	cs
dc.description.abstract	While browsing an online map server, continuous photographs of certain places can be browsed as well. When the map service takes pictures of a public space, there are some personal data captured as well (i.e. faces, car licence plates). The goal of this thesis is the design of automated car licence plates anonymization system, optimized for the Panorama service provided by the Seznam.cz a.s. corporation. In this thesis, the process of car licence plate anonymization is divided into two parts: the first one solves a detection of cars and the second solves a car licence plate localization in the selected image. The car detection is based on the deep neural network approach, the car licence plate localization is solved by using a fully connected neural network performing a regression task. The goal of this thesis is to get over the disadvantages of commercial solution used nowadays. These are false posititive results and high computational complexity. Results of this thesis are not as good as expected. The reason could be a dataset provided by Seznam.cz a.s. corporation, which seemed to be robust enough in the beginning, but in the end it showed up to be not suffice enough to train the neural network.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	SKŘIVÁNKOVÁ, B. Anonymizace SPZ vozidel [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.	cs
dc.identifier.other	96429	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/61934
dc.language.iso	cs	cs
dc.publisher	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií	cs
dc.rights	Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení	cs
dc.subject	Detekce	cs
dc.subject	anonymizace	cs
dc.subject	státní poznávací značka	cs
dc.subject	registrační značka	cs
dc.subject	neuronová síť	cs
dc.subject	hluboká neuronová síť	cs
dc.subject	zpracování osobních údajů.	cs
dc.subject	Detection	en
dc.subject	anonymization	en
dc.subject	car licence plate	en
dc.subject	neural networks	en
dc.subject	deep neural networks	en
dc.subject	personal data processing.	en
dc.title	Anonymizace SPZ vozidel	cs
dc.title.alternative	Car Licence Plate Anonymization	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2016-06-20	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:12:33	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	96429	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.12 19:12:52	en
sync.item.modts	2021.11.12 18:33:47	en
thesis.discipline	Bioinformatika a biocomputing	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačových systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Anonymizace SPZ vozidel

Files

Original bundle

Collections