Rekurentní neuronové sítě v počítačovém vidění
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Práce se zabývá využitím rekurentních neuronových sítí v oblasti počítačového vidění. V teoretické části jsou popsány základní poznatky o umělých neuronových sítích se zaměřením na rekurentní architektury. Dále jsou zde prezentovány některé z jejich možných aplikací a nasazení při řešení reálných problémů. Praktická část práce je věnována rozpoznávání obličejů ze sekvence snímků pomocí Elmanovy jednoduché rekurentní sítě. K učení jsou použity algoritmy backpropagation a backpropagation through time.
The thesis concentrates on using recurrent neural networks in computer vision. The theoretical part describes the basic knowledge about artificial neural networks with focus on a recurrent architecture. There are presented some of possible applications of the recurrent neural networks which could be used for a solution of real problems. The practical part concentrates on face recognition from an image sequence using the Elman simple recurrent network. For training there are used the backpropagation and backpropagation through time algorithms.
The thesis concentrates on using recurrent neural networks in computer vision. The theoretical part describes the basic knowledge about artificial neural networks with focus on a recurrent architecture. There are presented some of possible applications of the recurrent neural networks which could be used for a solution of real problems. The practical part concentrates on face recognition from an image sequence using the Elman simple recurrent network. For training there are used the backpropagation and backpropagation through time algorithms.
Description
Keywords
neuron, vícevrstvý perceptron, backpropagation, rekurentní neuronové sítě, Elmanova síť, backpropagation through time, rozpoznávání obličejů, eigenfaces, počítačové vidění, umělá inteligence, neuron, multilayer perceptron, backpropagation, recurrent neural networks, Elman network, backpropagation through time, face recognition, eigenfaces, computer vision, artificial intelligence
Citation
KŘEPSKÝ, J. Rekurentní neuronové sítě v počítačovém vidění [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2011.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Počítačová grafika a multimédia
Comittee
doc. Ing. Přemysl Kršek, Ph.D. (předseda)
prof. RNDr. Alexandr Meduna, CSc. (místopředseda)
Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Stanislav Racek, CSc. (člen)
doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (člen)
Ing. Josef Strnadel, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2011-06-20
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 otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " A ".
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení