but.committee	doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (předseda) prof. Ing. Tomáš Hruška, CSc. (místopředseda) doc. Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) prof. RNDr. Milan Češka, CSc. (člen) doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (člen) Doc. Ing. Lea Kubíčková, 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 C. Otázky u obhajoby: Jakým způsobem můžeme u klasifikačních systémů určovat, které příznaky mají větší váhu pro klasifikaci než jiné?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Samek, Jan	cs
dc.contributor.author	Kajzar, Aleš	cs
dc.contributor.referee	Zbořil, František	cs
dc.date.created	2016	cs
dc.description.abstract	Cílem práce je popsat možnosti programování aplikací pro zařízení s operačním systémem Android Wear, tedy popsat Android Wear API a komponenty, které se dnes vyskytují v chytrých nositelných zařízeních. Práce dále obsahuje popis možností rozpoznávání dynamických gest s využitím metod strojového učení pomocí dat, která jsou chytrým zařízením poskytována. V praktické části práce byla popsána implementovaná knihovna, která umožňuje trénování a rozpoznávání gest pomocí algoritmu FastDTW a jejich přenos do připojeného zařízení. Využití knihovna je demonstrováno na ukázkové aplikaci.	cs
dc.description.abstract	The goal of this master's thesis is to describe the possibilites of devices with operating system Android Wear, there is a description of Android Wear API and components, which are nowadays widely used in smart wearable devices. The thesis contains a description of recognition of dynamic gestures with the use of machine learning methods applied on data, which are provided by a smart device. In the practical part of this master's thesis is described an implemented library, which allows to train gestures and recognize them using FastDTW algorithm and inform a connected device about the recognized movement. Use of the library is shown on a demo application.	en
dc.description.mark	C	cs
dc.identifier.citation	KAJZAR, A. Rozpoznávání pohybu těla pomocí nositelných zařízení [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2016.	cs
dc.identifier.other	96465	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/61887
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	Android	cs
dc.subject	wearable zařízení	cs
dc.subject	rozpoznávání dynamických gest	cs
dc.subject	Android	en
dc.subject	wearable devices	en
dc.subject	dynamic gesture recognition	en
dc.title	Rozpoznávání pohybu těla pomocí nositelných zařízení	cs
dc.title.alternative	Body Gestures Recognition With Using Wearable Devices	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	masterThesis	en
dc.type.evskp	diplomová práce	cs
dcterms.dateAccepted	2016-06-20	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:12:35	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	96465	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.26 15:22:33	en
sync.item.modts	2025.01.17 14:29:27	en
thesis.discipline	Management a informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Inženýrský	cs
thesis.name	Ing.	cs

Rozpoznávání pohybu těla pomocí nositelných zařízení

Files

Original bundle

Collections