Počítačové vidění s hlasovou interakcí na Raspberry Pi

dc.contributor.advisorBulín Martin, Ing. M.Sc.
dc.contributor.authorAdamec, Martin
dc.contributor.refereeNeduchal Petr, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2023-6-20
dc.date.accessioned2024-01-08T23:11:18Z
dc.date.available2022-10-17
dc.date.available2024-01-08T23:11:18Z
dc.date.issued2023
dc.date.submitted2023-5-22
dc.description.abstractUmělé neuronové sítě dnes v oblasti počítačového vidění výrazně překonávají "klasické" přístupy, ale mají své vlastní problémy. Trénování umělé neuronové sítě je úkol značně náročný na zdroje (jak z hlediska potřebného hardwaru a výpočetního času, tak i z hlediska potřebných trénovacích dat), po kterém je síť schopna na základě trénovacích dat rozpoznat pouze omezený počet tříd. Vznikne-li požadavek na začlenění nové třídy do rozpoznávacích schopností neuronové sítě, je nutné síť přetrénovat, a to buď od začátku, čímž se dříve vypočtené váhy a prahy stanou irelevantními, nebo pomocí takzvaného "transfer learningu", což je přístup založený na využití vah a prahů získaných z nějakého předchozího trénování sítě, čímž se výrazně zredukuje čas a zdroje potřebné k dosažení požadované přesnosti modelu. V této bakalářské práci je takový koncept využit při implementaci hlasového dialogového systému pro přetrénovávání modelů počítačového vidění, který umožňuje uživateli interaktivně učit systém rozpoznávat nové tváře a objekty. Přesnost hlasového dialogového systému je vyhodnocena prostřednictvím několika experimentů, které prokazují jeho potenciál pro zlepšení přesnosti a adaptability modelů počítačového vidění.cs
dc.description.abstract-translatedArtificial neural networks nowadays outperform the "classical" approaches in the area of computer vision by a significant margin, but they come with their own set of problems. Training an artificial neural network is an extremely time-consuming and resource-intensive task (both in terms of necessary hardware and training data), after which the network is able to recognize only a limited collection of classes based on the training data. If a requirement to incorporate a new class into a neural network's recognition capabilities arises, it is necessary to retrain the network, either from scratch, rendering the previously computed weights and biases obsolete, or by using the so-called "transfer learning", an approach based on utilizing the weights and biases obtained from some previous training process, significantly reducing the time and resources needed to achieve the required accuracy of the model. In this bachelor thesis, such concept is utilized in an implementation of a voice dialog system for retraining computer vision models, allowing the user to interactively teach the system to recognize new faces and objects. The effectiveness of the voice dialog system is evaluated through multiple experiments, demonstrating its potential to improve the accuracy and adaptability of computer vision models.en
dc.description.resultObhájeno
dc.format48
dc.identifier93411
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/55042
dc.language.isoen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plzni
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení
dc.subjectpočítačové viděnícs
dc.subjecthlasová interakcecs
dc.subjectrapsberry pics
dc.subjecthuman-in-the-loop dialogcs
dc.subject.translatedcomputer visionen
dc.subject.translatedvoice interactionen
dc.subject.translatedrapsberry pien
dc.subject.translatedhuman-in-the-loop dialogen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd
dc.thesis.degree-levelBakalářský
dc.thesis.degree-nameBc.
dc.thesis.degree-programKybernetika a řídicí technika
dc.titlePočítačové vidění s hlasovou interakcí na Raspberry Pics
dc.title.alternativeVoice-interactive computer vision on Raspberry Pien
dc.typebakalářská práce

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
adamecm_one_of_the_bachelor_theses_ever_made.pdf
Size:
6.53 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
No Thumbnail Available
Name:
PosudekVedoucihoSTAG.pdf
Size:
60.82 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
No Thumbnail Available
Name:
PosudekOponentaSTAG.pdf
Size:
61.22 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta práce
No Thumbnail Available
Name:
Prubeh obhajoby Adamec.pdf
Size:
52.11 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce