but.committee	doc. RNDr. Pavel Smrž, Ph.D. (předseda) prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík, dr. h. c. (místopředseda) Ing. Michal Hradiš, Ph.D. (člen) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen) prof. Ing. Jiří Sochor, CSc. (člen) doc. Ing. Michal Španěl, 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 E. Otázky u obhajoby: Proč jste zvolil zrovna tři kategorie natočení? Jak jste určil prahy pro rozdělení do kategorií? Jaké jste určil váhy pro tyto kategorie? Jaké váhy jste zvolil?	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	Mihalčin, Tomáš	cs
dc.contributor.referee	Sochor, Jakub	cs
dc.date.created	2018	cs
dc.description.abstract	Táto diplomová práca sa zameriava na rozpoznanie tvári z videa, konkrétne na spôsob agregácie príznakových vektorov, do jedného diskriminatívneho vektora, tiež nazývaného šablóna. Skúma problém extrémne natočených tvárí, vzhľadom na presnosť verifikácie. Ďalej, porovnáva vzťah medzi šablónami tvorenými vektormi extrahovanými zo snímkov z videa a vektormi z fotografií. Navrhnutá hypotéza je testovaná pomocou dvoch hlbokých konvolučných neurónových sietí a to so známym modelom VGG-16 siete a modelom siete nazývanej Fingera, poskytnutej od firmy Innovatrics. V rámci práce, bolo vykonaných niekoľko experimentov, ktorých výsledky potvrdzujú úspešnosť navrhnutého postupu. Ako metrika presnosti bola zvolená ROC krivka. K práci s neurónovými sieťami bol použitý framework Caffe.	cs
dc.description.abstract	This diploma thesis focuses on a face recognition from a video, specifically how to aggregate feature vectors into a single discriminatory vector also called a template. It examines the issue of the extremely angled faces with respect to the accuracy of the verification. Also compares the relationship between templates made from vectors extracted from video frames and vectors from photos. Suggested hypothesis is tested by two deep convolutional neural networks, namely the well-known VGG-16 network model and a model called Fingera provided by company Innovatrics. Several experiments were carried out in the course of the work and the results of which confirm the success of proposed technique. As an accuracy metric was chosen the ROC curve. For work with neural networks was used framework Caffe.	en
dc.description.mark	E	cs
dc.identifier.citation	MIHALČIN, T. Hluboké neuronové sítě pro rozpoznání tváří ve videu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.	cs
dc.identifier.other	114812	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/84935
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	hlboké konvolučné neurónové siete	cs
dc.subject	framework Caffe	cs
dc.subject	rozpoznávanie tvárí	cs
dc.subject	agregácia	cs
dc.subject	konvolúcia	cs
dc.subject	strojové učenie	cs
dc.subject	deep convolutional neural network	en
dc.subject	framework Caffe	en
dc.subject	face recognition	en
dc.subject	aggregation	en
dc.subject	convolution	en
dc.subject	machine learning	en
dc.title	Hluboké neuronové sítě pro rozpoznání tváří ve videu	cs
dc.title.alternative	Deep Learning for Facial Recognition in Video	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2018-06-21	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:13:23	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	114812	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:27:11	en
sync.item.modts	2025.01.15 17:09:41	en
thesis.discipline	Počítačová grafika a multimédia	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Hluboké neuronové sítě pro rozpoznání tváří ve videu

Files

Original bundle

Collections