Koevoluce obrazových filtrů a prediktorů fitness
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Tato práce se zabývá využitím principů koevoluce pro návrh obrazových filtrů. Evoluční algoritmy se pro vývoj obrazových filtrů ukazují jako velmi výhodná metoda. Použitím koevoluce prediktorů fitness vnášíme do evolučního návrhu procesy, které vzájemným ovlivňováním populace kandidátních filtrů s populací prediktorů fitness dokáží zrychlit konvergenci řešení. Prediktor fitness je malá podmnožina množiny trénovacích vektorů a používá se k přibližnému určení fitness kandidátních filtrů. V této práci je pro evoluci prediktorů fitness využito nepřímé kódování, které reprezentuje matematický výraz, pomocí něhož jsou vybírány trénovací vektory použité pro vyhodnocení fitness kandidátních filtrů. Tento přístup byl experimentálně vyhodnocen v úloze evolučního návrhu náhodného impulzního šumu a šumu typu sůl a pepř pro různé intenzity šumu a také v úloze návrhu detektoru hran. Ukázalo se, že pomocí tohoto přístupu prediktory fitness přizpůsobují počet použitých trénovacích vektorů pro vyhodnocení kandidátního filtru souběžně s řešením úlohy a tím snižují výpočetní náročnost evolučního návrhu obrazových filtrů.
This thesis deals with employing coevolutionary principles to the image filter design. Evolutionary algorithms are very advisable method for image filter design. Using coevolution, we can add the processes, which can accelerate the convergence by interactions of candidate filters population with population of fitness predictors. Fitness predictor is a small subset of the training set and it is used to approximate the fitness of the candidate solutions. In this thesis, indirect encoding is used for predictors evolution. This encoding represents a mathematical expression, which selects training vectors for candidate filters fitness prediction. This approach was experimentally evaluated in the task of image filters for various intensity of random impulse and salt and pepper noise design and the design of the edge detectors. It was shown, that this approach leads to adapting the number of target objective vectors for a particular task, which leads to computational complexity reduction.
This thesis deals with employing coevolutionary principles to the image filter design. Evolutionary algorithms are very advisable method for image filter design. Using coevolution, we can add the processes, which can accelerate the convergence by interactions of candidate filters population with population of fitness predictors. Fitness predictor is a small subset of the training set and it is used to approximate the fitness of the candidate solutions. In this thesis, indirect encoding is used for predictors evolution. This encoding represents a mathematical expression, which selects training vectors for candidate filters fitness prediction. This approach was experimentally evaluated in the task of image filters for various intensity of random impulse and salt and pepper noise design and the design of the edge detectors. It was shown, that this approach leads to adapting the number of target objective vectors for a particular task, which leads to computational complexity reduction.
Description
Citation
TREFILÍK, J. Koevoluce obrazových filtrů a prediktorů fitness [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2015.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Bioinformatika a biocomputing
Comittee
prof. Ing. Lukáš Sekanina, Ph.D. (předseda)
doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (místopředseda)
Ing. Vladimír Bartík, Ph.D. (člen)
doc. Mgr. Lukáš Holík, Ph.D. (člen)
Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen)
doc. RNDr. Petr Šaloun, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2015-06-24
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 otázku 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 " A ". Otázky u obhajoby: Bylo by možné princip generování podmnožin trénovacích vektorů aplikovat na princip soutěživé koevoluce?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení