dc.contributor	Rott Michal, Ing. : 63020
dc.contributor.advisor	Paleček Karel, Ing. Ph.D. : 61120
dc.contributor.author	Kovář, Jakub
dc.date.accessioned	2020-09-22T17:57:33Z
dc.date.available	2020-09-22T17:57:33Z
dc.date.committed	2020-5-18
dc.date.defense	2020-06-29
dc.date.issued	2019-10-9
dc.date.submitted	2019-10-9
dc.date.updated	2020-6-30
dc.degree.level	Bc.
dc.description.abstract	V této práci je popsána problematika odezírání ze rtů, stručně uvedené práce zabývající se touto problematikou a seznámení se s vhodnými architekturami neuronových sítí. Je zde proveden pokus o ná-vrh modelu schopného odezírání ze rtů, zběžný popis postupu ná-vrhu a optimalizace modelů využívající neuronové sítě. Jsou zdepoužité námi upravené datasety OuluVS a OuluVS2 k natrénování našich modelů. V poslední kapitole jsou komentovány dosaženévýsledky konvolučního a rekurentního modelu pro izolované frázea sekvence získané křížovou validací.	cs
dc.description.abstract	This work describes problems with lip reading, briefly mentions relatedworks and introduces us to viable neural network architectures.It contains attempt to design model capable of lip reading,perfunctory process of desing and optimalization of models usingneural networks. Datasets OuluVS and OuluVS2 are used for trainingof our models. Results of convolutional and reucurrent modelare obtained using cross-validation and are discussed in the lastchapter.	en
dc.description.mark
dc.format	48 stran
dc.format.extent	DVD
dc.identifier.signature	V 202002072
dc.identifier.uri	https://dspace.tul.cz/handle/15240/157712
dc.language.iso	cs
dc.relation.isbasedon	beginarab renewcommandlabelenumi[arabicenumi] itemGoodfellow, I., Bengio, Y., Courville, A. Deep learning. MIT Press, 2016 itemBishop, C. Pattern Recognition and Machine Learning. 2006. ISBN 13: 978-038731073 itemKarpathy, A., Johnson, J., Li, F. Convolutional neural neworks for visual recognition. dostupné online: http://cs231n.stanford.edu/ endarab
dc.rights	Vysokoškolská závěrečná práce je autorské dílo chráněné dle zákona č. 121/2000 Sb., autorský zákon, ve znění pozdějších předpisů. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem https://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou https://knihovna.tul.cz/document/26	cs
dc.rights	A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act. https://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics https://knihovna.tul.cz/document/26	en
dc.rights.uri	https://knihovna.tul.cz/document/26
dc.rights.uri	https://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf
dc.subject	Odezírání ze rtů	cs
dc.subject	extrakce vizuálních charakteristik	cs
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	rekurentní neuronové sítě	cs
dc.subject	hlubokéučení	cs
dc.subject	lip reading	en
dc.subject	visual feature extracion	en
dc.subject	convolutionalneural networks	en
dc.subject	recurrent neural networks	en
dc.subject	deep learning	en
dc.title	Automatické odezírání ze rtů pomocí neuronových sítí	cs
dc.title	Neural networks for automatic lip reading	en
dc.type	bakalářská práce	cs
local.degree.abbreviation	Bakalářský
local.degree.discipline	EIRS
local.degree.programme	Elektrotechnika a informatika
local.degree.programmeabbreviation	B2612
local.department.abbreviation	ITE
local.faculty	Fakulta mechatroniky, informatiky a mezioborových studií	cs
local.faculty.abbreviation	FM
local.identifier.author	M17000022
local.identifier.stag	40003
local.identifier.verbis
local.identifier.verbis	kpw06667625
local.note.administrators	automat
local.note.secrecy	Povoleno ZverejnitPraci Povoleno ZverejnitPosudky
local.poradovecislo	2072

Automatické odezírání ze rtů pomocí neuronových sítí

Files

Original bundle

Collections