Rozpoznávání druhů plodnic vysokých hub z digitálních obrazů

Show simple item record
dc.contributor.advisorHrúz Marek, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorPicek, Lukáš
dc.contributor.refereeGruber Ivan, Ing.
dc.date.accepted2016-6-21
dc.date.accessioned2017-02-21T08:27:32Z
dc.date.available2015-10-1
dc.date.available2017-02-21T08:27:32Z
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2016-5-12
dc.description.abstractHlavním cílem této diplomové práce je navržení a implementace systému, jehož úkolem je automatické rozpoznávání plodnic vysokých hub z digitálních obrazů s cílem o co nejmenší odchylku za použití minima informace od uživatele. Práce prezentuje teoretické informace o vybraných metodách a následně se zabývá i jejich praktickým využitím. Konkrétněji jde o analýzu vstupních dat a jejich předzpracování, které zahrnuje automatickou segmentaci plodnice a následně i klasifikaci upravených digitálních snímků. Klasifikace se zaobírá výhradně konvolučními neuronovými sítěmi jakožto state-of-the-art metodou pro rozpoznávání obrazových dat. Je prezentována stručná historie a několik již známých postupů užívaných pro optimalizaci klasifikace. Následuje výhradně praktická část, ve které je na základě experimentálně získaných výsledků, představen a aplikován postup pro rozpoznávání plodnic vysokých hub. Závěr práce se věnuje návrhu konkrétního systému sloužícího k využití v reálném světě.cs
dc.description.abstract-translatedThe main aim of this thesis is to design and implement an computer system which would manage automatic mushroom species recognition from digital images. High accuracy with only minimal user interaction is a must. This thesis is divided into several parts where theoretical information about selected methods and their practical usage are presented. Especially with input data analysis, data preprocessing including automatic segmentation of a mushroom and finally classification of preprocessed data. Classification is mainly focused on deep convolutional neural networks as state-of-the-art method for image data classification. History is briefly introduced together with common neural network training and classification approaches related to previous research. Followed by the practical part which introduces the main ideas for better image classification. Basically, the~theoretical background is converted to practical use in the form of experiments. These experimets proves and disproves deep convolutional neural networks teoretical knowledge on mushroom recognition topic. In conclusion, the thesis is focused on possible and specific system which is supposed to help with recognition of mushrooms in the real world.en
dc.description.resultObhájenocs
dc.format73 s. (104 168 znaků)cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier68096
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/23649
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjectopencvcs
dc.subjectkonvoluční neuronové sítěcs
dc.subjecthoubycs
dc.subjectplodnice vysokých hubcs
dc.subjectsegmentacecs
dc.subjectgrabcutcs
dc.subjectdeep learningcs
dc.subjectklasifikacecs
dc.subjectsvmcs
dc.subject.translatedopencven
dc.subject.translatedconvolutional neural networksen
dc.subject.translatedmushroomsen
dc.subject.translatedsegmentationen
dc.subject.translatedgrabcuten
dc.subject.translatedclassificationen
dc.subject.translateddeep learningen
dc.subject.translatedsvmen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.titleRozpoznávání druhů plodnic vysokých hub z digitálních obrazůcs
dc.title.alternativeRecognition of mushroom species using digital imagesen
dc.typediplomová prácecs
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=68096

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
PicekL_DP.pdf
Size:
7.83 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
picek-v.pdf
Size:
616.41 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
picek-o.pdf
Size:
625.02 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
picek-p.pdf
Size:
419.66 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce
Download

Collections

Theses (KKY)