Rozpoznávání lidských činností pomocí Deep Learning – Radek Kopecký
Radek Kopecký
Bachelor's thesis
Rozpoznávání lidských činností pomocí Deep Learning
Human Activity Recognition Using Deep Learning
Abstract:
Tématem této bakalářské práce je rozpoznávání lidských činností pomocí Deep learning. V rámci práce jsou popisovány principy neuronových sítí a metody pro detekci a klasifikaci akcí. Následuje implementace, v jejímž rámci byly sestaveny a odzkoušeny dvě konvoluční neuronové sítě podle architektur LeNet a GoogLeNet. Pro odzkoušení sítí byly využity datasety lidských činností MSR a UTKinect.Implementace …moreAbstract:
The theme of this bachelor's thesis is human activity recognition using Deep Learning. The thesis describes principles of neural networks and methods for action detection and classification. This is followed by implementation, in which two convolutional neural networks based on LeNet and GoogLeNet architectures are created and tested. For testing, human action datasets MSR and UTKinect were used. Implementation …more
Language used: Czech
Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 4. 2019
Identifier:
http://hdl.handle.net/10084/136306
Thesis defence
- Date of defence: 28. 5. 2019
- Supervisor: Radek Simkanič
- Reader: Radovan Fusek
Citation record
ISO 690-compliant citation record:
KOPECKÝ, Radek. \textit{Rozpoznávání lidských činností pomocí Deep Learning}. Online. Bachelor's thesis. Ostrava: VŠB - Technical University of Ostrava, Fakulta elektrotechniky a informatiky. 2019. Available from: https://theses.cz/id/c4lxt1/.
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 OstravaVŠB - Technical University of Ostrava
Fakulta elektrotechniky a informatikyBachelor programme / field:
Informační a komunikační technologie / Informatika a výpočetní technika
Theses on a related topic
-
Rozpoznávání lidských činností pomocí detekce anomálii
Ondřej Stehlík -
Rozpoznávání lidských činností pomocí Deep Learningu
Jiří Kadlec -
Rozpoznávání lidských činností ve videosekvencích
Jiří Pyszko -
Enhancing Human Activity Recognition through Transformer-based GANs
Ihab AHMED -
Fast object detection on mobile platforms using neural networks
Tomáš Repák -
Optimization techniques of neural networks for mobile platforms during training phase
Adam Grygar -
Simulating drone automation in agriculture using neural networks
Jakub Valent -
Particle detection in electron microscopy images using neural networks
Roman Ďuriš