Klasifikace obrazů s pomocí umělé inteligence
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
C
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Táto bakalárska práca sa bude zaoberať problematikou klasifikácie obrázkov a extrakcie príznakov z obrazu. V prostredí jazyka JAVA sa vytvorí príklad, ktorý načíta sadu obrázkov, extrahuje z nich príznaky s pomocou umelej inteligencie, ktorú poskytuje vedúci práce. Umelá iteligencia predpokladať druh obrázku. Na záver práce sú porovnané dosiahnuté výsledky.
This bachelor's thesis address the issue of classification and feature extraction of imagesfrom image. In JAVA platform will create an example that loads a set of images, extracted from symptoms with the help of artificial intelligence provided by the thesis supervisor. Artificial intellihence assumed kind of image. Finally the results are compared. }
This bachelor's thesis address the issue of classification and feature extraction of imagesfrom image. In JAVA platform will create an example that loads a set of images, extracted from symptoms with the help of artificial intelligence provided by the thesis supervisor. Artificial intellihence assumed kind of image. Finally the results are compared. }
Description
Keywords
Klasifikácia obrázkov, TBIR, CBIR, Načítanie obrazu na farebnej báze, Kruhové sektory, Neurón, Neurónová sieť, Dopredné šírenie, Spätné šírenie, CUDA, OpenCL, Image clasiffication, TBIR, CBIR, Color-based image retrieval, Method circular sectors, Neuron, Neural network, Feed-forward propagation, Backpropagation, CUDA, OpenCL
Citation
LABUDA, A. Klasifikace obrazů s pomocí umělé inteligence [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2015.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Teleinformatika
Comittee
prof. Ing. Kamil Vrba, CSc. (předseda)
doc. Ing. Radim Burget, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Pavel Hanák, Ph.D. (člen)
doc. Ing. Jan Hajný, Ph.D. (člen)
Ing. Václav Uher, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2015-06-18
Defence
Uveďte prosím celkovou úspěšnost klasifikace obrazů pro jednotlivé objekty.
Z jakého důvodu při narůstajcím počtu trénovacích vzorů klesá/stagnuje úspěšnost algoritmu?
Při testování aplikace byla pro testovací obrázek modrého auta vybrána jako odpovídající kategorie pes(jsem si jist,že v trénovací databázi nebyl ani jeden pes modrý), jak je toto možné?
Student odpověděl na otázky.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení