but.committee	doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Lukáš Burget, Ph.D. (místopředseda) Ing. Zbyněk Křivka, Ph.D. (člen) Ing. Jaroslav Rozman, 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 D. Otázky u obhajoby: Proč jste pro trénování neuronových sítí vybral jen 150 osob z datové sady YouTube Faces? Můžete, prosím, prezentovat výsledky Vašich experimentů tak, aby bylo možné přímo jednoduše porovnat úspěšnost jednotlivých variant? Můžete, prosím, spočítat nebo aspoň odhadnout nejistoty naměřených výsledků?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Smrž, Pavel	cs
dc.contributor.author	Kišš, Martin	cs
dc.contributor.referee	Hradiš, Michal	cs
dc.date.created	2016	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá návrhem a implementací aplikace pro rozpoznávání osob z bezpečnostní kamery. K rozpoznávání samostatného obličeje jsou zde použity konvoluční neuronové sítě, které vytváří reprezentaci daného obličeje, a algoritmus k-nejbližších sousedů, který slouží ke klasifikaci. K následnému rozpoznávání sekvence obličejů jsou zde implementovány tři algoritmy. Na testovacích datech dosahovala úspěšnost rozpoznávání až 75 %.	cs
dc.description.abstract	This thesis deals with design and implementation of application for person recognition in security camera. For single face rocongition are used convolutional neural networks, which creates representation of the face, and k-nearest neighbours algorithm for classification. For recognition of sequence of faces there are three algorithms implemented. On test data success of recognition reached nearly 75 %.	en
dc.description.mark	D	cs
dc.identifier.citation	KIŠŠ, M. Konvoluční neuronové sítě pro bezpečnostní aplikace [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.	cs
dc.identifier.other	96492	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/62215
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 tváří	cs
dc.subject	bezpečnostní kamery	cs
dc.subject	zpracování obrazu	cs
dc.subject	neuron	cs
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	k-nejbližších sousedů.	cs
dc.subject	Face recognition	en
dc.subject	security cameras	en
dc.subject	image processing	en
dc.subject	neuron	en
dc.subject	convolutional neural networks	en
dc.subject	k-nearest neighbours.	en
dc.title	Konvoluční neuronové sítě pro bezpečnostní aplikace	cs
dc.title.alternative	Convolutional Neural Networks for Security Applications	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2016-06-13	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:12:37	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	96492	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 18:57:58	en
sync.item.modts	2025.01.17 11:09:17	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

Konvoluční neuronové sítě pro bezpečnostní aplikace

Files

Original bundle

Collections