but.committee	prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (místopředseda) Ing. Bohuslav Křena, Ph.D. (člen) Ing. Tomáš Martínek, Ph.D. (člen) doc. RNDr. Michal Novák, 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 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 výborně (A) . Otázky u obhajoby: Co vás vedlo k výměně tanh ne-linearity za PReLU v LFTD? Zaznamenal jste nějakou změnu úspěšnosti?	cs
but.jazyk	čeština (Czech)
but.program	Informační technologie	cs
but.result	práce byla úspěšně obhájena	cs
dc.contributor.advisor	Hradiš, Michal	cs
dc.contributor.author	Jeřábek, Vladimír	cs
dc.contributor.referee	Sochor, Jakub	cs
dc.date.accessioned	2019-04-03T22:46:32Z
dc.date.available	2019-04-03T22:46:32Z
dc.date.created	2018	cs
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá rozpoznáváním tváří ve videu pomocí neuronových sítí. Na začátku je popsán výběr a ověření konvolučních neuronových sítí pro generování příznakových vektorů z obrázků různých identit. V další části se tato práce věnuje agregování příznakových vektorů ze snímků videa. Agregování probíhá pomocí agregačních neuronových sítí. Na konci této práce jsou diskutovány výsledky, kterých dané agregační metody dosáhli.	cs
dc.description.abstract	This work deals with face recognition in video using neural networks. In the beginning, there is described the process of selection and verification of convolution neural network to generate feature vectors from images of different identities. In the next part, this work deals with the aggregation of feature vectors from video frames. Aggregation takes place through aggregation neural networks. At the end of this work, the results obtained by the aggregation methods are discussed.	en
dc.description.mark	A	cs
dc.identifier.citation	JEŘÁBEK, V. Hluboké neuronové sítě pro rozpoznání tváří ve videu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2018.	cs
dc.identifier.other	114824	cs
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/11012/85204
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	Rozpoznávání tváří	cs
dc.subject	hluboké neuronové sítě	cs
dc.subject	agregace	cs
dc.subject	UMDFaces	cs
dc.subject	Dlib	cs
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	extrakce příznakového vektoru	cs
dc.subject	Facial recognition	en
dc.subject	deep neural networks	en
dc.subject	aggregation	en
dc.subject	UMDFaces	en
dc.subject	Dlib	en
dc.subject	convolutional neural networks	en
dc.subject	feature vector extraction	en
dc.title	Hluboké neuronové sítě pro rozpoznání tváří ve videu	cs
dc.title.alternative	Deep Learning for Facial Recognition in Video	en
dc.type	Text	cs
dc.type.driver	bachelorThesis	en
dc.type.evskp	bakalářská práce	cs
dcterms.dateAccepted	2018-06-13	cs
dcterms.modified	2020-05-10-16:13:24	cs
eprints.affiliatedInstitution.faculty	Fakulta informačních technologií	cs
sync.item.dbid	114824	en
sync.item.dbtype	ZP	en
sync.item.insts	2021.11.22 22:59:48	en
sync.item.modts	2021.11.22 22:14:37	en
thesis.discipline	Informační technologie	cs
thesis.grantor	Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií	cs
thesis.level	Bakalářský	cs
thesis.name	Bc.	cs

Hluboké neuronové sítě pro rozpoznání tváří ve videu

Files

Original bundle

Collections