Klasifikace denních aktivit

Simple item page
but.committeedoc. Ing. Jiří Hozman, Ph.D. (předseda) prof. Ing. Ivo Provazník, Ph.D. (místopředseda) Ing. Lukáš Smital, Ph.D. (člen) Ing. Kateřina Jurečková (člen) MUDr. Jaromír Gumulec, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent prezentoval výsledky své práce a komise byla seznámena s posudky. Ing. Smital položil otázku, jak se tvořila databáze pro trénování a jaká data obsahuje? Na základě čeho byly zvoleny příznaky? Jsou tam příznaky z frekvenční roviny? MUDr. Gumulec položil otázku, jaká je závislost mezi velikostí trénovacího datasetu a přesností klasifikace? Jak lze tuto přesnost klasifikace zlepšit? Student obhájil bakalářskou práci s výhradami a odpověděl na otázky členů komise a oponenta.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programBiomedicínská technika a bioinformatikacs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorSmíšek, Radovancs
dc.contributor.authorMüller, Jakubcs
dc.contributor.refereeSmital, Lukášcs
dc.date.accessioned2021-06-17T06:54:19Z
dc.date.available2021-06-17T06:54:19Z
dc.date.created2021cs
dc.description.abstractBakalářská práce se zabývá klasifikací denních aktivit z akcelerometrických dat. V teoretické části práce jsou obecně shrnuty denní aktivity a přínosy jejich monitorování. Dále navazuje kapitola o akcelerometrech a principech jejich fungování. V závěru teoretické části jsou popsány základy umělých neuronových sítí a SVM. Praktická část spočívala ve výběru veřejně dostupné databáze s akcelerometrickými daty denní aktivity a v naměření akcelerometrických vlastních dat. Dále v návrhu a optimalizaci algoritmu ke zpracování dat, provedení klasifikace využitím zvolených modelů a vyhodnocení výsledků úspěšnosti.cs
dc.description.abstractThis bachelor's thesis describes daily activity classification using accelerometric data. The first theoretical part summarizes the basics about daily activity and benefits that we get from monitoring it. In the next part of theory the principles of accelerometer inner workings are described. The last part of theory is dedicated to explaining the basics of neural networks and SVM. The aim of the practical part was to find a suitable dataset from a publicaly shared database, containing daily activity accelerometric data and also to collect our own data. Then performing classification using our own algorithm, optimizing it and finally evaluating the results.en
dc.description.markCcs
dc.identifier.citationMÜLLER, J. Klasifikace denních aktivit [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2021.cs
dc.identifier.other134363cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/198107
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectakcelerometrcs
dc.subjectdenní aktivitacs
dc.subjectdatabázecs
dc.subjectFAROScs
dc.subjectpříznakycs
dc.subjectklasifikacecs
dc.subjectneuronová síťcs
dc.subjectsupport vector machinecs
dc.subjectaccelerometeren
dc.subjectdaily activityen
dc.subjectdatabaseen
dc.subjectFAROSen
dc.subjectfeaturesen
dc.subjectclassificationen
dc.subjectneural networken
dc.subjectsupport vector machineen
dc.titleKlasifikace denních aktivitcs
dc.title.alternativeHuman activity classificationen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2021-06-16cs
dcterms.modified2021-06-18-09:00:35cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta elektrotechniky a komunikačních technologiícs
sync.item.dbid134363en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.10 14:02:45en
sync.item.modts2021.11.10 13:03:23en
thesis.disciplinebez specializacecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. Ústav biomedicínského inženýrstvícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 3 of 3
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
4.28 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
appendix-1.zip
Size:
6.07 MB
Format:
zip
Description:
appendix-1.zip
Download
Thumbnail Image
Name:
review_134363.html
Size:
5.75 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_134363.html
Download
Collections
2021