Rozpoznávání objektů pomocí umělých neuronových sítí

Bc. Lukáš Kučera

Bakalářská práce

Object recognition using artificial neural networks

Anotace:

Bakalářská práce se zabývá velice aktuálními tématy umělé inteligence a strojovéhovidění. V této moderní době se umělá inteligence společně se strojovým viděním používá v mnoha různých odvětvích. Bakalářská práce ve svém úvodu zodpovídá na otázku „Co je to umělá inteligence?“ a dále se zaměřuje na stručný popis historietohoto vědního oboru. Následně je představeno několik důležitých pojmů, jako jsou umělé neuronové sítě, strojové vidění, fuzzy logika a expertní systémy, a je uvedenoněkolik příkladů využití umělé inteligence v různých oblastech. Také je definován pojem strojové vidění, představeny nesnáze s ním spojené a opět uvedeny příklady reálné aplikace. Cílem praktické částí je vytvoření návrhu klasifikačního modelu anásledná implementace. Klasifikační model pracuje s videozáznamem, přestože pro grafickou interpretaci je testování provedeno na snímcích. Dále jsou popsány použité technologie, použitá rozsáhlá datová sada (přes 50 000 snímků) s detailním popisem a sekvence učiněných kroků k přípravě dat pro započetí trénování modelu. Model se projevil jako velice schopný s průměrnou jistotou klasifikace 97,4 % při trénování a 97 % při testování na 12 630 snímcích s nulovým počtem nesprávně klasifikovaných objektů

Abstract:

The bachelor thesis deals with a very current topic – artificial intelligence and machine vision. In this modern age, artificial intelligence, along with machine vision, is used in almost every industry one can think of. The question ”What is artificialintelligence?” is answered first. Then I will focus on and briefly describe the history of this scientific field. Next, I will present several important concepts, such as artificial neural networks, fuzzy logic, and expert systems. Finally, I will give examples of artificial intelligence applications in various fields. Then I will introduce the concept of machine vision, explaining the basic principle and again outlining its use. The practical part aims to create a design of the classification model and then its implementation. Although the classification model works with video recording, it is performed on images for graphical interpretation. The technologies used, the extensive data set (over 50 000 images) used with a detailed description and the steps that were taken for preparing the data to start training the model are also described. The model proved to be very capable, with an average classification accuracy of 97.4% in training and 97% in testing on 12,630 images with zero incorrectly classified objects

Klíčová slova

inteligence umělá, sítě neuronové, vidění strojové

Jazyk práce: čeština

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 28. 4. 2022

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 27. 5. 2022
• Vedoucí: Ing. Milan Košťák
• Oponent: prof. RNDr. PhDr. Antonín Slabý, CSc.

Univerzita Hradec Králové

Fakulta informatiky a managementu

Bakalářský studijní program / obor:
Aplikovaná informatika / Aplikovaná informatika