but.committee	prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Martin Drahanský, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (člen) Mgr. Ing. Pavel Očenášek, Ph.D. (člen) Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen)	cs
but.defence	Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se poté seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky 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 dobře (C) . Otázky u obhajoby: Jaké jsou další možné aplikace vytvořené neuronové sítě? Jaká je časová náročnost trénování a samotného rozpoznávání?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Hradiš, Michal	cs
dc.contributor.author	Jileček, Jan	cs
dc.contributor.referee	Najman, Pavel	cs
dc.date.created	2016	cs
dc.description.abstract	Konvoluční neuronové sítě se dnes používají v mnoha oblastech, především ale pro strojové učení, kde vykazují velkou úspěšnost. Tato práce nejprve představí existující frameworky, další algoritmy pro rozpoznávání a pak popisuje, jak probíhalo vytváření vlastní datové sady a trénink modelu pro rozpoznávání emocí. Tento model má úspěšnost klasifikace 60%. Model je následně využit pro získání statistik o emocích z filmových trailerů a z těchto statistik je sestaven model pro rozpoznávání žánrů, který je konečně použit v naší aplikaci pro určení žánru vstupního traileru s přesností až 47%.	cs
dc.description.abstract	Convolutional neural networks are used for various tasks, but foremost in machine learning, in which they excel. This work is going to introduce some existing frameworks, other algorithms for recognition and then we describe the training dataset creation and the model for emotion recognition training process. Mentioned model has accuracy of 60%. It is used for emotion statistics retrieval from movie trailers. Model for genre recognition is created from those statistics and then finally used in our application for genre recognition of the input trailer, with best accuracy of 47%.	en
dc.description.mark	C	cs
dc.identifier.citation	JILEČEK, J. Rozpoznávání emocí pomocí konvolučních neuronových sítí [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.	cs
dc.identifier.other	96362	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/62220
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	Konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	Rozpoznávání obličejů	cs
dc.subject	Rozpoznávání emocí	cs
dc.subject	Rozpoznávání žánrů	cs
dc.subject	Caffe framework	cs
dc.subject	CK	cs
dc.subject	AMFED	cs
dc.subject	KDEF	cs
dc.subject	SFEW	cs
dc.subject	Brazilian FEI	cs
dc.subject	Algoritmus K-nejbližších sousedů	cs
dc.subject	OpenCV	cs
dc.subject	Convolutional neural networks	en
dc.subject	Facial recognition	en
dc.subject	Emotion recognition	en
dc.subject	Movie genre recognition	en
dc.subject	Caffe framework	en
dc.subject	CK	en
dc.subject	AMFED	en
dc.subject	KDEF	en
dc.subject	SFEW	en
dc.subject	Brazilian FEI	en
dc.subject	K-nearest neigbours	en
dc.subject	OpenCV.	en
dc.title	Rozpoznávání emocí pomocí konvolučních neuronových sítí	cs
dc.title.alternative	Convolutional Neural Networks for Emotion Recognition	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2016-06-16	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:12:27	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	96362	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 18:58:03	en
sync.item.modts	2025.01.17 14:30:45	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

Rozpoznávání emocí pomocí konvolučních neuronových sítí

Files

Original bundle

Collections