but.committee	doc. Ing. Martin Čadík, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Radek Burget, Ph.D. (místopředseda) Ing. David Bařina, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Milan Češka, Ph.D. (člen) Ing. Vojtěch Mrázek, 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: Jakým způsobem jste definoval počet pixelů pro stanovení vzdálenosti jednoho centimetru v obraze? Kolik různých nastavení neuronové sítě pro trénování jste použil pro definování dosažených výsledků?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Drahanský, Martin	cs
dc.contributor.author	Ulej, Vojtěch	cs
dc.contributor.referee	Rydlo, Štěpán	cs
dc.date.created	2022	cs
dc.description.abstract	Cílem této bakalářské práce bylo prostudovat literaturu zabývající se tématikou rozpoznávání objektů (přesněji kostí) na snímcích. Dále shrnout existující řešení pro detekci a měření objektů ze snímků a navrhnout vhodný algoritmus pro detekci a měření metakarpálních kostí na snímcích. Pro první návrh algoritmu byly využity metody detekce hran. Avšak tento přístup se ukázal jako nespolehlivý. Druhý návrh algoritmu je založen na strojovém učení s využitím konvoluční neuronové sítě Mask RCNN.	cs
dc.description.abstract	The aim of this bachelor thesis is to study the literature dealing with the topic of object (specifically bones) recognition in images. Another task is to summarize the existing solutions for detection and measurement of object's length and to design a suitable algorithm for detection and measurement of metacarpal bones in images. First proposed algorithm is based on edge detecting methods. However, this approach has proved unreliable. The second algorithm design is based on machine learning using the convolutional neural network Mask RCNN.	en
dc.description.mark	D	cs
dc.identifier.citation	ULEJ, V. Detekce, extrakce a měření délky záprstních kostí ve snímcích [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2022.	cs
dc.identifier.other	145338	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/207449
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	počítačové vidění	cs
dc.subject	zpracování obrazu	cs
dc.subject	detekce objektů	cs
dc.subject	Mask RCNN	cs
dc.subject	OpenCV	cs
dc.subject	metakarpální kost	cs
dc.subject	computer vision	en
dc.subject	image proccesing	en
dc.subject	object detection	en
dc.subject	Mask RCNN	en
dc.subject	OpenCV	en
dc.subject	metacarpal bone	en
dc.title	Detekce, extrakce a měření délky záprstních kostí ve snímcích	cs
dc.title.alternative	Detection, Extraction and Measurement of the Length of the Metacarpal Bones in Images	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2022-06-14	cs
dcterms.modified	2022-06-20-10:23:01	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	145338	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2025.03.18 19:44:04	en
sync.item.modts	2025.01.15 15:08:33	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav inteligentních systémů	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Detekce, extrakce a měření délky záprstních kostí ve snímcích

Files

Original bundle

Collections