Conference Papers (KIV)
Permanent URI for this collection
Browse
Recent Submissions
Item Towards Historical Map Analysis using Deep Learning Techniques(Springer Nature Switzerland AG, 2023) Lenc, Ladislav; Baloun, Josef; Martínek, Jiří; Král, PavelThis paper presents methods for automatic analysis of historical cadastral maps. Our goal is to detect important features in individual map sheets to allow their further processing and connecting the sheets into one seamless map that can bebetter presented online. We concentrate on detection of the map frame,which defines the important segment of the map sheet. Other crucial features are so-called inches that define the measuring scale of the map. We also detect the actual map area. We propose novel segmentation approaches that combine standard computer vision techniques with neural nets (NNs). We have shown that combining the standard computer vision techniques with NNs can outperform the state-of-the-art approaches in the scenario when only little training data is available. We have also created a novel annotated dataset that is used for network training and evaluation.
Item Learning Mesh Geometry Prediction(Springer Nature Switzerland, 2024) Hácha, Filip; Váša, LiborWe propose a single-rate method for geometry compression of triangle meshes based on using a neural predictor to predict the encoded vertex positions using connectivity and an already known part of the geometry. The method is based on standard traversal-based methods but uses a neural predictor for prediction instead of a hand-crafted prediction scheme. The parameters of the neural predictor are learned on a dataset of existing triangle meshes. The method additionally includes an estimate of the prediction uncertainty, which is used to guide the encoding traversal of the mesh. The results of the proposed method are compared with a benchmark method on the ABC dataset using both mechanistic and perceptual metrics.
Item Weak supervision for Question Type Detection with large language models(International Speech Communication Association (ISCA), 2022) Martínek, Jiří; Cerisara, Christophe; Král, Pavel; Lenc, Ladislav; Baloun, JosefVelké předtrénované jazykové modely prokázaly pozoruhodné výkony v tzv. Zero-Shot Learning v mnoha úlohách zpracování přirozeného jazyka. Nicméně navrhování účinných vstupů (tzv. prompts) je stále velmi obtížné pro některé úkoly, zejména pro rozpoznávání dialogových aktů. Proto navrhujeme alternativní způsob, jak využít předtrénovaný model pro takové úkoly s využitím jednoduchých pravidel, která jsou intuitivnější a snáze se navrhují. Tento přístup demonstrujeme na úloze automatické detekce otázek a ukazujeme, že náš model dobře funguje v porovnání s modelem LSTM, který je natrénován na trénovací části datasetu MRDA. Dále analyzujeme limity navrhovaného přístupu, které nelze jednoduše aplikovat na zcella libovolnou úlohu, ale může být prospěšný jako doplněk pro přidání specifických tříd.Item Computerised muscle modelling and simulation for interactive applications(ScitePress, 2023) Červenka, Martin; Havlíček, Ondřej; Kohout, Josef; Váša, LiborJsou představeny hlavní výzvy detekce kolizí a reakcí na ně v kontextu svalového modelování. Poté jsou otestovány techniky spjaté s kolizemi a je poukázáno na problém svalu procházejícího kostí, ke kterému v některých speciálních případech může docházet, zejména když je pohyb příliš rychlý a změna pozice kosti je velká. Náš přístup detekuje tento problém a použije Discregrid k okamžitému zjištění změny směru pohybu svalu směrem ke kosti. Jsou také popsány některá vylepšení PBD (pozišně založené dynamiky), například sloučení s As-Rigid-As-Possible, nebo použití radiálních bázových funkcí.Item Preliminary Results of a Survey on the Use of Self-Adaptation in Industry(Association for Computing Machinery, 2022) Weyns, Danny; Gerostathopoulos, Ilias; Abbas, Nadeem; Andersson, Jesper; Biffl, Stefan; Brada, Přemysl; Bureš, Tomáš; Di Salle, Amleto; Lago, Patricia; Musil, Angelika; Musil, Juergen; Pelliccione, PatrizioSamoadaptace vybavuje softwarový systém zpětnovazební smyčkou, která automatizuje úkoly, které by jinak museli provádět operátoři. Takové zpětnovazební smyčky si našly cestu v řadě praktických aplikací, typickým příkladem je elastický cloud. V současnosti ale není jasný stav využití samoadaptace v praxi. Abychom získali přehled o využití samoadaptace v praxi, provedli jsme rozsáhlý průzkum ve spolupráci s průmyslem. Tento článek uvádí předběžné výsledky založené na datech z průzkumu, která jsme získali od 113 odborníků z 16 zemí, z nichž 62 pracuje s konkrétními samoadaptivními systémy. Zdůrazňujeme hlavní dosud získané poznatky: motivace pro samoadaptace, konkrétní případy použití a potíže, s nimiž se setkáváme při jejím uplatňování v praxi. Na závěr článku nastíníme naše plány pro zbytek studie.Item Robust Grid Detection in Historical Map Images(IEEE, 2022) Baloun, Josef; Lenc, Ladislav; Král, PavelTento článek představuje novou metodu pro detekci mřížky v historických mapách. Tento přístup je založen na Houghově transformaci doprovázené sofistikovaným post-processingem. Používají se k detekci mřížky, která se skládá z čar mřížky. Funguje bez jakéhokoli školení a nevyžaduje žádná anotovaná data. Navržený přístup je velmi účinný při detekci pravoúhlé sítě a průsečíků, jak se ukázalo v mezinárodní segmentační soutěži „MapSeg“, kde zvítězil v Úkolu 3 se značným náskokem. Robustnost navržené metody byla prokázána vyhodnocením na jiném datovém souboru složeném z výrazně odlišných katastrálních map s vynikajícími výsledky.Item Towards automatic validation of composite heterogeneous systems in edge situations(IEEE, 2022) Černý, LukášSystémy realizující bezpečnostní funkce jsou stále složitější, což souvisí i s jejich komunikačními a vnímacími schopnostmi v prostředí. Takové systémy, které jsou k vidění primárně v oblasti mobility, se stávají náchylnějšími k selháním ve složitých rozhodovacích situacích, které je obtížné odhalit. Tento článek popisuje myšlenku pro vznik doktorandského tématu na validaci a verifikaci systému specifikovaného formálními logickými modely. Našim cílem toho dosáhnout je automatizace generování testovacích scénářů, které obsahují hraniční situace (zobecněné jako hraniční případy) vyvolané okolním prostředím v simulačním nástroji.Item Spiking Neural Networks for Classification of Brain-Computer Interface and Image Data(IEEE, 2021) Mouček, Roman; Honzík, VáclavImpulzní neuronové sítě jsou slibným konceptem nejen z hlediska lepší simulace biologických neuronových sítí, ale také z hlediska překonání současných nevýhod umělých neuronových sítí, jako je vysoká spotřeba energie nebo pomalá doba odezvy. Článek se zaměřuje na potenciální přínosy impulzních neuronových sítí při klasifikaci evokovaných komponent zpracovávaných v mnoha tradičních experimentech rozhraní mozek-počítač. Jsou prezentovány experimenty s různými architekturami impulzních neuronových sítí a dále optimalizačními přístupy nad datovými sadami rozhraní mozek-počítač a obrazovými datovými sadami. Dosažené výsledky jsou uvedeny a diskutovány. Nejlepší dosažená přesnost byla 64,86 % pro datovou sadu evokovaných komponent a 97,09 % pro obrazovou datovou sadu.Item Critical Points Properties of Ordinary Differential Equations as a Projection of Implicit Functions Using Spatio-Temporal Taylor Expansion(Springer, 2022) Skala, VáclavTento příspěvek popisuje nový přístup k formulaci kritických bodů ODR a PDE pomocí implicitní formulace jako t-varianty skalární funkce pomocí Taylorova rozvoje. Obecná podmínka pro kritické body jsou odvozeny a specifikovány pro t invariantní případ. Očekává se, že dané nové vzorce vedou ke spolehlivější detekci kritických bodů zejména pro velké 3D získávání dat proudění tekutin, které umožňují vysoká 3D vektorová komprese a jejich reprezentace na radiální bázi funkce (RBF).Item Hermite Parametric Bicubic Patch Defined by the Tensor Product(Springer, 2022) Skala, VáclavBikubické parametrické desky jsou nezbytné pro mnoho geometrických aplikace, zejména pro CAD/CAM systémy používané v automobilovém průmyslu průmyslové, strojírenské a stavební aplikace. Obvykle se používají desky Hermite, B´ezier, Coons nebo NURBS. Vždy je nějaký problém vysvětlit, jak je konstruována Hermitova bikubická deska. Tento příspěvek popisuje nový formální přístup ke konstrukci dvoukubických desek Hermite pomocí produktu tensorItem A novel, fast and robust triangular mesh reconstruction from a wire-frame 3D model with holes for CAD/CAM systems(Springer, 2022) Skala, VáclavTento příspěvek představuje nový přístup k 3D geometrickému modelu reprezentace pouze na základě vrcholů a hran, tj. drátěným rámem datový model, kde není potřeba žádná fasetová reprezentace, pokud je povrch tvořené trojúhelníkovou sítí.Item An Evolution-based Machine Learning Approach for Inducing Glucose Prediction Models(IEEE Xplore Conference Publishing, 2022) De Falco, Ivanoe; Della Cioppa, Antonio; Koutný, Tomáš; Scafuri, Umberto; Tarantino, Ernesto; Úbl, MartinV tomto představujeme algoritmus gramatické evoluce k odvození personalizovaných a interpretovatelných modelů předpovědi glukózy pro diabetické pacienty na základě historických měření glukózy, sacharidů a injekčně podaného inzulínu. K hodnocení odvozených modelů se používá soubor dat pacientů s diabetem 1. typu. Experimentální testy ukazují, že výkon těchto modelů je srovnatelný s modely získanými jinými nejmodernějšími technikami, které vyžadují větší výpočetní výkon.Item Grammatical Evolution-Based Approach for Extracting Interpretable Glucose-Dynamics Models(IEEE, 2021) De Falco, Ivanoe; Della Cioppa, Antonio; Koutný, Tomáš; Scafuri, Umberto; Tarantino, Ernesto; Úbl, MartinKvalitu života diabetických pacientů lze zlepšit vytvořením personalizovaného kontrolního algoritmu integrovaného do umělé slinivky břišní, schopného dávkovat inzulín. Klíčovou akcí při stavbě tohoto umělého zařízení je vymyslet účinný algoritmus pro předpovídání budoucích hladin glukózy. V tomto článku je navržena evoluční strategie, tj. Algoritmus gramatické evoluce, k odvození personalizovaného předpovědního modelu pro hodnocení hodnot glykémie v budoucnosti na základ minulých měření glukózy a znalost bazálních a infuzních hladin inzulínu a spotřeby jídla. Cílem je objevit modely, které jsou nejen interpretovatelné ale také s nízkou složitostí pro použití v řídicím algoritmu, který je hlavním prvkem umělé slinivky břišní. K vyhodnocení navrhovaného evolučního automatického postupu byla použita databáze v reálném světě, kterou tvoří diabetičtí pacienti 1. typu.Item An optimized Bitsliced Masked Adder for ARM Thumb-2 Controllers(IEEE, 2022) Pozzobon, Enrico; Renner, Sebastian; Mottok, Jürgen; Matoušek, VáclavModulární sčítání se používá jako nelineární operace v ARX kódování, neboť splňuje požadavek zavedení nelinearity v kryptografickém primitivu a většina moderních počítačových architektur potřebuje pro jeho vyčíslení pouze jeden hodinový cyklus. Díky tomu jsou kódy ARX obzvláště rychlé v softwarových implementacích, ovšem za cenu snížení ochrany proti ztrátám informací z postranních kanálů pomocí booleovského maskování: nejznámější maskovaná sčítačka pro mikrokontroléry ARM Thumb vyžaduje 83 instrukcí pro přidání dvou 32bitových čísel. Náš přístup pak spočívá v použití režimu bitových řezů umožňujících 32 paralelních sčítání na 32bitovém mikrokontroléru. Ukazujeme, že i když vezmeme v úvahu náklady na vytvoření bitových řezů před a po kódování, je možné dosáhnout vyšší propustnosti na testovaných kódech (CRAX a ChaCha20) při provozu v režimu bitových řezů. Dále ukazujeme, že nedochází k žádnému úniku informací ani v simulovaných trasách napájení, ani v trasách napájení získaných ze skutečného hardwaru poté, co byla zavedena dostatečná opatření k ochraně proti únikům (ztrátám) dat z datových vedení.Item Czech Dataset for Cross-lingual Subjectivity Classification(European Language Resources Association, 2022) Přibáň, Pavel; Steinberger, JosefV tomto článku představujeme nový český dataset pro klasifikaci subjektivity, který obsahuje 10 tisíc manuálně označených subjektivních a objektivních vět z filmových recenzí a popisů filmů. Naší hlavní motivací je poskytnout spolehlivý dataset který může být použit společně s již existujícím anglickým datasetem jako test schopnosti předtrénovaných vícejazyčných modelů pro přenost znalosti mezi češtinou a angličtinou. Dva anotátoři označili dataset a dosáhli 0.83 Cohen Kappa metriky. Dále jsme vytvořili doplňkový dataset který obsahuje 200 tisíc automaticky označených vět. Oba datasety jsou volně k použití pro výzkumné účely. Dále jsme provedli tzv. Fine-tuning pěti předtrénovaných modelů založených na architektuře Transformers pro určení základních výsledků, kde dosahujeme 93.56% úspěšnosti. Dále provádíme experimenty, které mají za cíl ověřit možnosti vícejazyčných modelů pro přenos znalosti mezi jazyky.Item Towards a health software supporting platform for wearable devices(Elsevier, 2022) Otta, MaxmiliánPočet široce dostupných nositelných zařízení, jako jsou chytré hodinky nebo fitness náramky, neustále roste, stejně jako jejich výkon a počet poskytovaných funkcí souvisejících se zdravím uživatele. To byl důvod pro naše rozhodnutí přenést SmartCGMS (Smart Continuous Glucose Monitoring and Controlling System) na nositelná zařízení, abychom umožnili jeho praktické nasazení ve zdravotnictví. V současné době je systém SmartCGMS schopen běžet na telefonech a tabletech Windows, macOS, Linux, RaspberryPi nebo Android. Co nám v současné době brání spouštět SmartCGMS na nositelném zařízení, je heterogenita zařízení a především nedostatek funkcí OS v reálném čase, které mají vývojáři k dispozici. To je přirozené, protože výrobci zařízení se snaží o nejlepší uživatelskou přivětivost, a tak úkoly na popředí dostávají nejvyšší prioritu, aby se odezva zařízení byla co nejrychlejší a potlačily se úlohy na pozadí pro minimální zatížení procesoru a vybíjení baterie. Ale provozování lékařského softwaru na nositelném zařízení vyžaduje téměř opak – úlohy pro čtení dat ze senzorů a zejména úlohy pro řízení dávkování léků, které běží na nositelném zařízení, vyžadují vysokou prioritu a minimální interferenci s ostatními běžícími úlohami. V tomto článku je představen počáteční návrh softwarového rámce ve vývoji, který nám poskytne funkce, které v současnosti postrádáme v dostupných operačních systémech nositelných zařízení: univerzální aplikace, která je schopna běžet na různých nositelných zařízeních s podporou pro úlohy s vysokou prioritou.Item Geometry Compression of Triangle Meshes using a Reference Shape(ScitePress, 2022) Mourycová, Eliška; Váša, LiborKomprese trojúhelníkových sítí je zavedená oblast, nicméně některé z jejích speciálních případů musí být ještě prozkoumány. Tento článek se zabývá ztrátovou kompresí geometrie trojúhelníkových sítí na základě algoritmu EdgeBreaker s použitím referenčního tvaru známého jak kodéru, tak dekodéru. Předpokládá se, že tvar referenčního objektu je podobný tvaru sítě, která má být kódována. Předpovědi poloh vrcholů se provádějí extrinsicky, tj. mimo referenční tvar, a poté se ortogonálně promítají na jeho povrch. Opravy jsou zakódovány dvěma celými čísly, označujícími pořadí vrstev a index šestiúhelníku v hexagonální mřížce generované na povrchu referenčního tvaru se středem v predikčním bodě. Dostupnost referenční sítě má za následek menší datový tok potřebný pro srovnatelnou chybu ve srovnání s nejmodernějším algoritmem komprese statické sítě využívajícím predikci váženým paralelogramem.Item Simple and Efficient Acceleration of the Smallest Enclosing Ball for Large Data Sets in E2: Analysis and Comparative Results(Springer, 2022) Skala, Václav; Černý, Matěj; Saleh, Josef YassinNalezení nejmenší ohraničující kružnice daných bodů v E2 je zdánlivě jednoduchý problém. Nicméně již navržené algoritmy mají vysoké požadavky na paměť nebo vyžadují speciální řešení kvůli velké hloubce rekurze nebo vysoké výpočetní složitosti jsou nepřijatelné pro velké soubory dat atd. Tento článek představuje jednoduchou a účinnou metodu s více než 100 násobným zrychlením na základě redukce zpracovaných dat.Item Historical Map Toponym Extraction for Efficient Information Retrieval(Springer, 2022) Lenc, Ladislav; Martínek, Jiří; Baloun, Josef; Prantl, Martin; Král, PavelČlánek se zabývá detekcí, klasifikací a rozpoznáváním toponym v ručně kreslených historických katastrálních mapách. Toponyma jsou místní jména měst, vesnic a dalších míst, jako jsou řeky, lesy atd. Extrahovaná toponyma se používají jako klíčová slova v systému vyhledávání informací, které umožňuje inteligentní a efektivní vyhledávání v historických mapových sbírkách. Vytvořili jsme novou datovou sadu, která je volně dostupná pro výzkumné účely. Poté navrhujeme nový přístup ke klasifikaci toponym založený na deskriptoru KAZE. Dále porovnáváme a vyhodnocujeme několik nejmodernějších metod pro detekci na naší úloze detekce toponym. Na závěr prezentujeme výsledky rozpoznávání textu toponym pomocí populárního enginu Tesseract.Item Non-planar Surface Shape Reconstruction from a Point Cloud in the Context of Muscles Attachments Estimation(ScitePress, 2022) Kohout, Josef; Červenka, MartinZnalost úponových oblastní svalů na kosti je základem modelování kosterněsvalového aparátu. Úpon je obvykle reprezentován body (ve 3D) získanými ručním digitalizačním systémem během disekce. Přestože tato reprezentace dostačuje pro většinu účelů, komplexnější kosterněsvalové modely běžně vyžadují reprezentaci úponu povrchem nebo alespoň uzavřenou okrajovou křivkou. Z tohoto důvodu v tomto textu navrhujeme přístup automatické rekonstrukce tvaru z dané množiny bodů. Přístup je založen na extrakce izokontury ze skalárního pole geodetických vzdáleností spojující páry bodů (ze vstupní množiny) dle state-of-the-art algoritmu pro rekonstrukci 2D křivek za použití promítnutí 3D bodů do 2D prostoru. Prozkoumali jsme výkonnost 15 již existujících algoritmů s veřejnou implementací na TLEM 2.0 úponových datech. Nejlepších výsledků dosáhl algoritmus lenz s pouze jedním neakceptovatelným výsledkem, kde byla použita standardní „best-fit“ projekce na plochu pro transformaci z 3D do 2D. Druhý nejlepší algoritmus byl α-shape se třemi neakceptovatelnými výsledky. Zde bylo použito techniky multidimenzionální změny měřítka.
