but.committee	prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Michal Bidlo, Ph.D. (člen) doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (člen) Ing. Zbyněk Křivka, 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. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm B. Otázky u obhajoby: Objasněte prosím následující termíny, které se vyskytují ve vaši práci a jejich význam: identifikace, re-identifikace, rozpoznání Popište zvolený evaluační protokol pro vyhodnocení přesností/úspěšnosti metod na vámi vytvořeném datasetu. Jaká je přesná metodika vyhodnocení? Jaký byl zvolený počet negativních a pozitivních párů?	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	Jurča, Jan	cs
dc.contributor.referee	Špaňhel, Jakub	cs
dc.date.created	2019	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá identifikací osob z videa na základě rozpoznání postavy, obličeje a chůze. Pro rozpoznání postavy a chůze jsou využity předtrénované sítě. Zatímco k rozpoznání chůze je v rámci práce implementováno a srovnáno několik architektur sítí. Finální rozpoznání chodce probíhá na základě multimodální fůze realizované neuronovou sítí. Pro účely práce byl vytvořen vlastní dataset, zároveň se sadou nástrojů umožňující jeho téměř automatickou tvorbu.	cs
dc.description.abstract	This thesis deals with pedestrian identification from video sequence based on person, face and gait recognition. For person and face recognition are used pretrained networks. While for gait recognition is implemented and compared many different networks. Final pedestrian recognition is based on multimodal fusion realized by neural network. For the purpose of the work was created dataset, along with a set of tools that allow its almost automatic creation.	en
dc.description.mark	B	cs
dc.identifier.citation	JURČA, J. Identifikace chodců [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2019.	cs
dc.identifier.other	121889	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/180115
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	Rozpoznání tváře	cs
dc.subject	rozpoznání postavy	cs
dc.subject	rozpoznání chůze	cs
dc.subject	multimodální fůze	cs
dc.subject	hluboké neuronové sítě	cs
dc.subject	dataset	cs
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	rekurentní neuronové sítě	cs
dc.subject	siamské sítě	cs
dc.subject	extrakce příznakového vektoru	cs
dc.subject	BUT Pedestrians	cs
dc.subject	Face recognition	en
dc.subject	person recognition	en
dc.subject	gait recognition	en
dc.subject	multimodal fusion	en
dc.subject	deep neural networks	en
dc.subject	dataset	en
dc.subject	convolutional neural networks	en
dc.subject	recurrent neural networks	en
dc.subject	siamese network	en
dc.subject	feature vector extraction	en
dc.subject	BUT Pedestrians	en
dc.title	Identifikace chodců	cs
dc.title.alternative	Pedestrian Identification	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2019-06-11	cs
dcterms.modified	2019-07-08-13:31:16	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	121889	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:09:52	en
sync.item.modts	2025.01.17 10:11:03	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

Identifikace chodců

Files

Original bundle

Collections