Automatické odezírání ze rtů pomocí příznaků LipsID – Ing. Miroslav HLAVÁČ
Ing. Miroslav HLAVÁČ
Disertační práce
Automatické odezírání ze rtů pomocí příznaků LipsID
Automated lipreading using LipsID
Abstract:
The aim of this is thesis is the creation of new visual features for the automatic lipreading systems. State-of-the-art methods (mainly machine learning methods) are not using any form of adaptation for a specific speaker during their training. We ask, how to adapt this method for the purpose of visual speech recognition and how to implement it into the current lipreading methods. Using the analysis …víceAbstract:
Cílem této práce je vytvoření nových vizuálních příznaků pro systémy automatického odezírání ze rtů. Metody současného stavu poznání (především metody strojového učení) nevyužívají při svém trénování možnosti adaptace na konkrétního řečníka. Vyvstává tedy otázka, jak tuto metodu adaptace přizpůsobit pro oblast rozpoznávání vizuální řeči a jak ji implementovat do současných algoritmů pro strojové odezírání …více
Jazyk práce: angličtina
Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 29. 10. 2019
Zveřejnit od: 31. 12. 2999
Obhajoba závěrečné práce
- Vedoucí: Doc. Ing. Miloš Železný, Ph.D.
Citační záznam
Jak správně citovat práci
HLAVÁČ, Miroslav. Automatické odezírání ze rtů pomocí příznaků LipsID. Plzeň, 2019. disertační práce (Ph.D.). ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI. Fakulta aplikovaných věd
Plný text práce
Právo: Autor si nepřeje zpřístupnění práce veřejnosti
Obsah online archivu závěrečné práce
Zveřejněno v Theses:- Soubory jsou nedostupné.
Jak jinak získat přístup k textu
Instituce archivující a zpřístupňující práci: ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI, Fakulta aplikovaných vědVázaný výtisk práce naleznete v Univerzitní knihovně ZČU, více na http://www.knihovna.zcu.cz/kvalifikacni-prace/
ZÁPADOČESKÁ UNIVERZITA V PLZNI
Fakulta aplikovaných vědDoktorský studijní program / obor:
Aplikované vědy a informatika / Kybernetika
Práce na příbuzné téma
-
Metody hlubokeho učení pro rozpoznávání dialogových aktů s využitím vizuální informace
Jiří MARTÍNEK -
Audiovizuální rozpoznávání řeči s využitím metod pro automatické odezírání ze rtů
Karel Paleček -
Audiovizuální rozpoznávání řeči s využitím metod pro automatické odezírání ze rtů
Karel Paleček -
Modelování hudební transkripce pomocí hlubokého učení: návrh, konstrukce a validace modelu na principu rekurentní neuronové sítě
Daniel Kvak -
Neuronové sítě a jejich aplikace
Erik Benovic -
Krátkodobá predikce spotřeby elektřiny s využitím umělé neuronové sítě
Daniel Pešek -
Neuronové sítě ve finančních institucích
Odler Odler -
Dotrénování neuronové sítě
Daniel Pazderník