Segmentace obrazu pomocí neuronové sítě
| but.committee | doc. Dr. Ing. Petr Hanáček (předseda) prof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (místopředseda) Ing. Ján Genči, Ph.D. (člen) doc. Ing. Peter Chudý, Ph.D., MBA (člen) Dr. Ing. Petr Peringer (člen) doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (člen) | cs |
| but.defence | Studentka nejprve prezentovala výsledky, kterých dosáhla v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Studentka následně odpověděla na otázku oponenta. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studentky na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm C. Otázky u obhajoby: Jak bylo určeno, že dané množství trénovacích dat je dostatečné? (str. 34 a 36) | cs |
| but.jazyk | čeština (Czech) | |
| but.program | Informační technologie | cs |
| but.result | práce byla úspěšně obhájena | cs |
| dc.contributor.advisor | Švub, Miroslav | cs |
| dc.contributor.author | Vrábelová, Pavla | cs |
| dc.contributor.referee | Žák, Pavel | cs |
| dc.date.accessioned | 2018-10-21T20:59:02Z | |
| dc.date.available | 2018-10-21T20:59:02Z | |
| dc.date.created | 2010 | cs |
| dc.description.abstract | Tato práce se zabývá aplikací neuronových sítí na problém segmentace obrazových dat. První část práce je věnována úvodu do problematiky zpracování obrazu a neuronových sítí, v druhé části je popsán vytvořený segmentační systém a jsou prezentovány výsledky provedených experimentů. Vytvořený segmentační systém umožňuje použití různých typů klasifikátorů, extrakci různých příznaků pro klasifikaci a také vyhodnocení úspěšnosti segmentace. Byly vytvořeny dva klasifikátory - neuronová síť (samoorganizační mapa) a algoritmus K-means. Pro klasifikaci byly použity barevné (RGB a HSV) a texturní příznaky a jejich kombinace. Texturní příznaky byly získány pomocí sady Gáborových filtrů. Byly provedeny experimenty s vytvořenými klasifikátory a extraktory a porovnány výsledky. | cs |
| dc.description.abstract | This paper deals with application of neural networks in image segmentation. First part is an introduction to image processing and neural networks, second part describes an implementation of segmentation system and presents results of experiments. The segmentation system enables to use different types of classifiers, various image features extraction and also to evaluate the success of segmentation. Two classifiers were created - a neural network (self-organizing map) and an algorithm K-means. Colour (RGB and HSV) and texture features and their combinations were used for classification. Texture features were extracted using a set of Gabor filters. Experiments with designed classifiers and feature extractors were carried out and results were compared. | en |
| dc.description.mark | C | cs |
| dc.identifier.citation | VRÁBELOVÁ, P. Segmentace obrazu pomocí neuronové sítě [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2010. | cs |
| dc.identifier.other | 34551 | cs |
| dc.identifier.uri | http://hdl.handle.net/11012/54338 | |
| 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 | zpracování obrazu | cs |
| dc.subject | segmentace obrazu | cs |
| dc.subject | neuronové sítě | cs |
| dc.subject | samoorganizační mapa | cs |
| dc.subject | Kohonenova mapa | cs |
| dc.subject | K-means | cs |
| dc.subject | Gáborovy filtry | cs |
| dc.subject | image processing | en |
| dc.subject | image segmentation | en |
| dc.subject | neural networks | en |
| dc.subject | self-organizing map | en |
| dc.subject | Kohonen map | en |
| dc.subject | K-means | en |
| dc.subject | Gabor filters | en |
| dc.title | Segmentace obrazu pomocí neuronové sítě | cs |
| dc.title.alternative | Neural Network Based Image Segmentation | en |
| dc.type | Text | cs |
| dc.type.driver | masterThesis | en |
| dc.type.evskp | diplomová práce | cs |
| dcterms.dateAccepted | 2010-06-21 | cs |
| dcterms.modified | 2020-05-09-23:40:33 | cs |
| eprints.affiliatedInstitution.faculty | Fakulta informačních technologií | cs |
| sync.item.dbid | 34551 | en |
| sync.item.dbtype | ZP | en |
| sync.item.insts | 2021.11.10 14:16:12 | en |
| sync.item.modts | 2021.11.10 13:23:40 | en |
| thesis.discipline | Inteligentní systémy | cs |
| thesis.grantor | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédií | cs |
| thesis.level | Inženýrský | cs |
| thesis.name | Ing. | cs |