Zpět na vyhledávání

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 …more
Abstract:
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
 

Keywords

Deep learning rozpoznávání lidských činností neuronové sítě CNN Python Tensorflow

Keywords

Deep learning human activity recognition neural networks CNN Python Tensorflow
 
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

Cite this text

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 Ostrava