Klasifikace objektů zpracováním obrazu na základě změny topologie

Abstract

Cílem předkládané práce je vybrat vhodnou metodu klasifikace objektů pro rozpoznání znaků jednoruční prstové abecedy. Za tímto účelem byla vytvořena dostatečně mohutná množina dat, která je součástí této práce. Vytvoření množiny dat je nutné pro trénink konvoluční neuronové sítě. Dále byla nalezena vhodná topologie pro klasifikaci dat. Celá práce je implementována pomocí programu Python a byla použita open-source knihovna Keras.

The aim of the present work is to select a suitable object classification method for the recognition of one-handed finger alphabet characters. For this purpose, a sufficiently robust dataset has been created and is included in this work. The creation of the dataset is necessary for training the convolutional neural network. Further more, a suitable topology for data classification was found. The whole work is implemented using Python and the open-source library Keras was used.