Rozpoznávání ručně psaných číslic pomocí support vector machines
| but.committee | prof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) doc. Ing. Josef Schwarz, CSc. (místopředseda) doc. Ing. Radek Burget, Ph.D. (člen) Ing. Radek Kočí, Ph.D. (člen) doc. Ing. Petr Matoušek, Ph.D., M.A. (člen) | cs |
| but.defence | Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázku oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A. Otázky u obhajoby: Popíšte hlavné rozdiely medzi Vašim systémom a inými OCR systémami založenými na SVM, ktoré dosahujú vyššiu úspešnosť na dátovej sade MNIST | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Plchot, Oldřich | cs |
| dc.contributor.author | Hricko, Jozef | cs |
| dc.contributor.referee | Fapšo, Michal | cs |
| dc.date.created | 2010 | cs |
| dc.description.abstract | Práce se zabývá možností rozpoznávání ručně psaných číslic a znaků pomoci volně dostupných knihoven. Pro rozpoznávání je použitá jádrová klasifikační metoda support vector machines. Práce také uvažuje různé algoritmy zpracování obrazu a jejich implementace. Dále je zde navrhnuto, jak je možno aplikaci vytvořit co nejefektivněji vzhledem ke znovupoužitelnosti zdrojového kódu. | cs |
| dc.description.abstract | Thesis deals with the options of the hand-written digit and character recognition using open-source libraries. The kernel-based classifiers (support vector machines) are used for the recognition. Various algorithms of image processing and their implementation are shown in this work together with suggestions, how to effectively write reusable source code. | en |
| dc.description.mark | A | cs |
| dc.identifier.citation | HRICKO, J. Rozpoznávání ručně psaných číslic pomocí support vector machines [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2010. | cs |
| dc.identifier.other | 34769 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/56100 | |
| 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 | rozpoznávání textu | cs |
| dc.subject | podpůrné vektory | cs |
| dc.subject | OCR | cs |
| dc.subject | zpracování obrazu | cs |
| dc.subject | extrakce příznaků | cs |
| dc.subject | grafické uživatelské rozhraní | cs |
| dc.subject | lineární klasifikátor | cs |
| dc.subject | pattern recognition | en |
| dc.subject | support vector machines | en |
| dc.subject | OCR | en |
| dc.subject | image processing | en |
| dc.subject | feature extraction | en |
| dc.subject | graphical user interface | en |
| dc.subject | linear classifier | en |
| dc.title | Rozpoznávání ručně psaných číslic pomocí support vector machines | cs |
| dc.title.alternative | Handwritten Digit Recognition Using Support Vector Machines | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | bachelorThesis | en |
| dc.type.evskp | bakalářská práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2010-06-17 | cs |
| dcterms.modified | 2020-05-09-23:41:54 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 34769 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2025.03.18 17:46:58 | en |
| sync.item.modts | 2025.01.15 15:35:09 | en |
| thesis.discipline | Informační technologie | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií | cs |
| thesis.level | Bakalářský | cs |
| thesis.name | Bc. | cs |