Petr Faruzel
Master's thesis
Detekce anomálií v lidském chování
Anomaly Detection in Human Behaviour
Abstract:
Detekce anomálií v lidských činnostech je významnou úlohou s širokým spektrem uplatnění. Tato práce je zaměřena na detekci anomálií v lidských činnostech pomocí neuronových sítí a příznaků kosterních bodů. Detekce jsou v rámci práce prováděny na řidičích automobilových vozidel. U tohoto typu úloh bývá mnohdy velmi složité získat takovou datovou sadu, pomocí které by bylo možné jednotlivé anomálie rozpoznávat …moreAbstract:
Detection of anomalies in human activities is an important task with a wide range of applications. This thesis is focused on the detection of anomalies in human activities using neural networks and skeleton features. Detections are performed on drivers of motor vehicles. Concerning this type of task, it is usually very difficult to obtain a dataset in which individual anomalies can be recognized. Thus …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 4. 2022
Identifier:
http://hdl.handle.net/10084/147589
Thesis defence
- Date of defence: 1. 6. 2022
- Supervisor: Eduard Sojka
- Reader: Radovan Fusek
Citation record
Full text of thesis
Accessibility: Plné texty vysokoškolských kvalifikačních prací obhájených na Vysoké škole báňské - Technické univerzitě Ostrava jsou uloženy v repozitáři DSpace. Přístup k plným textům mají všichni uživatelé bez omezení. Přístup je omezen pouze ve výjimečných případech, zpravidla z důvodu ochrany duševního vlastnictví. Nepřístupné práce jsou označeny jako closedAccess nebo embargoedAccess. Tištěné verze prácí jsou uloženy v Ústřední knihovně VŠB-TUO a jsou prezenčně přístupné ve studovně diplomových prací. Další nakládání s prací (kopírování, opisy, MVS)se řídí Knihovní a výpůjčním řádem Ústřední knihovny VŠB-TUO.
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- autentizovaným zaměstnancům ze stejné školy/fakulty
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: VŠB – Technická univerzita OstravaVSB – Technical University of Ostrava
Fakulta elektrotechniky a informatikyMaster programme / field:
Informační a komunikační technologie / Informatika a výpočetní technika
Theses on a related topic
-
Random Forest. Anomaly detection story
Petr Matonoha -
Machine Learning for Text Anomaly Detection
Alina Tsykynovska -
Deep learning for anomaly detection in histopathological data
David Čechák -
Graph-based Anomaly Detection in Network Traffic
Denisa Šrámková -
Anomaly detection in network traffic
Jaromír Navrátil -
ILP and anomaly detection
Václav Blahut -
Anomaly Detection in Galaxy Images using Deep Learning
Karina Batalova -
Unsupervised Machine Learning Methods for Behaviour Analysis and Anomaly Detection in University Environment
Pavel Strnad