Aktivní učení pro klasifikaci obrázků
The thesis is a practical application of image analysis and classification methods, inspired by the behaviour of human eye. The method used doesn't require complete information of the analysed image. It uses autonomous agents that see only a part of the image instead. These agents themselves de...
Main Author: | |
---|---|
Other Authors: | , |
Format: | Bachelor Thesis |
Language: | Czech |
Published: |
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta
2017
|
Subjects: | |
Online Access: | http://hdl.handle.net/20.500.11956/90454 |
id |
ftunivpraha:oai:dspace.cuni.cz:20.500.11956/90454 |
---|---|
record_format |
openpolar |
spelling |
ftunivpraha:oai:dspace.cuni.cz:20.500.11956/90454 2023-05-15T18:12:46+02:00 Aktivní učení pro klasifikaci obrázků Active Learning for Image Classification Lorenzová, Kateřina Pilát, Martin Křen, Tomáš 2017 http://hdl.handle.net/20.500.11956/90454 Čeština cs_CZ cze Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta active learning image classification evolutionary algorithm aktivní učení klasifikace obrázků evoluční algoritmy bakalářská práce 2017 ftunivpraha 2017-10-02T23:06:46Z The thesis is a practical application of image analysis and classification methods, inspired by the behaviour of human eye. The method used doesn't require complete information of the analysed image. It uses autonomous agents that see only a part of the image instead. These agents themselves decide which other parts of the image they need to see for more precise result. The behavior of agents is controlled by a neural network, trained specifically for that purpose by an evolutionary learning algorithm. Data used for the training come from MNIST (2011), a database of handwritten numbers. This collection also contains a separate testing set, on which the behavior of autonomous agents was tested afterwards. Práce se zabývá aplikací vybraných metod ke klasifikaci obrazu, inspi- rovanou chováním lidského oka. Využívá k analýze metody, které nevyžadují kom- pletní informaci ze zkoumaného obrazu. Místo toho používá samostatné agenty, kteří se po obraze pohybují a sami si vybírají, kterou další část obrazu potřebují vidět k upřesnění výsledku. Chování agentů je řízeno neuronovou sítí, pro tento úkol naučenou. K učení sítě byl použit evoluční algoritmus. Použitá data pocházejí z databáze obrázků ručně psaných čísel MNIST (2011). Tato sbírka obsahuje také oddělenou testovací mno- žinu dat, na které je úspěšnost agentů následně testována. Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Faculty of Mathematics and Physics Matematicko-fyzikální fakulta Bachelor Thesis sami Charles University CU Digital repository |
institution |
Open Polar |
collection |
Charles University CU Digital repository |
op_collection_id |
ftunivpraha |
language |
Czech |
topic |
active learning image classification evolutionary algorithm aktivní učení klasifikace obrázků evoluční algoritmy |
spellingShingle |
active learning image classification evolutionary algorithm aktivní učení klasifikace obrázků evoluční algoritmy Lorenzová, Kateřina Aktivní učení pro klasifikaci obrázků |
topic_facet |
active learning image classification evolutionary algorithm aktivní učení klasifikace obrázků evoluční algoritmy |
description |
The thesis is a practical application of image analysis and classification methods, inspired by the behaviour of human eye. The method used doesn't require complete information of the analysed image. It uses autonomous agents that see only a part of the image instead. These agents themselves decide which other parts of the image they need to see for more precise result. The behavior of agents is controlled by a neural network, trained specifically for that purpose by an evolutionary learning algorithm. Data used for the training come from MNIST (2011), a database of handwritten numbers. This collection also contains a separate testing set, on which the behavior of autonomous agents was tested afterwards. Práce se zabývá aplikací vybraných metod ke klasifikaci obrazu, inspi- rovanou chováním lidského oka. Využívá k analýze metody, které nevyžadují kom- pletní informaci ze zkoumaného obrazu. Místo toho používá samostatné agenty, kteří se po obraze pohybují a sami si vybírají, kterou další část obrazu potřebují vidět k upřesnění výsledku. Chování agentů je řízeno neuronovou sítí, pro tento úkol naučenou. K učení sítě byl použit evoluční algoritmus. Použitá data pocházejí z databáze obrázků ručně psaných čísel MNIST (2011). Tato sbírka obsahuje také oddělenou testovací mno- žinu dat, na které je úspěšnost agentů následně testována. Department of Theoretical Computer Science and Mathematical Logic Katedra teoretické informatiky a matematické logiky Faculty of Mathematics and Physics Matematicko-fyzikální fakulta |
author2 |
Pilát, Martin Křen, Tomáš |
format |
Bachelor Thesis |
author |
Lorenzová, Kateřina |
author_facet |
Lorenzová, Kateřina |
author_sort |
Lorenzová, Kateřina |
title |
Aktivní učení pro klasifikaci obrázků |
title_short |
Aktivní učení pro klasifikaci obrázků |
title_full |
Aktivní učení pro klasifikaci obrázků |
title_fullStr |
Aktivní učení pro klasifikaci obrázků |
title_full_unstemmed |
Aktivní učení pro klasifikaci obrázků |
title_sort |
aktivní učení pro klasifikaci obrázků |
publisher |
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakulta |
publishDate |
2017 |
url |
http://hdl.handle.net/20.500.11956/90454 |
genre |
sami |
genre_facet |
sami |
_version_ |
1766185258576773120 |