Celulární automat a CML systémy

The main aim of this thesis is the study of cellular automata and discrete dynamical systems on a lattice. Both tools, cellular automata as well as dynamical systems on a lattice are introduced and elementary properties described. The relation between cellular automata and dynamical system on lattice is derived. The main goal of the thesis is also the use of the cellular automata as that mathematical tool of evolution visualization of discrete dynamical systems. The theory of cellular automata is applied to the discrete dynamical systems on a lattice Laplacian type and implemented in Java language.Hlavním cílem práce je studium vztahu celulárních automatů a diskrétních dynamických systémů na mřížce. Oba nástroje, jak celulární automat tak dynamický systém na mřížce, jsou zavedeny a jejich základní vlastnosti popsány. Vztah mezi celulárními automaty a dynamickými systémy na mřížce je podrobně popsán. Hlavním cílem práce je dále použití nástroje celulárního automatu jako matematického vizualizačního prostředku evoluce diskrétních dynamických systémů. Teorie celulárních automatů je použita na dynamické systémy na mřížce Lamplaceova typu a implementována v prostředí Java.470 - Katedra aplikované matematikyvelmi dobř

Face Expression Recognition Using Convolutional Neural Networks

Tato diplomová práce se zabývá rozpoznáváním výrazu ve tváři. Cílem bylo sestavit klasifikátor pomocí konvolučních neuronových sítí, který by byl schopen určit u člověka projevovanou emoci pomocí obrázku obličeje. V práci jsou rozebrány různé metody, které mohou vést k úspěšnému řešení a na základě těchto metod byl sestaven klasifikátor. Tento klasifikátor dokázal na datasetu FER2013 dosáhnout úspěšnosti 72.9%. V závěru jsou obsaženy zjištěné poznatky, dosažené výsledky a případné návrhy na vylepšení.This thesis is dealing with face expression recognition. The goal was to create a classifier based on convolutional neural networks, which would be able to classify emotions on human face. In this thesis are described methods which can lead to successfull solution and compiled classifier was based on these methods. This classifier achieved a test accuracy of 72.9% on FER2013 dataset. In conclusion are summarized gained knowledge, achieved results and suggestions for improvement.460 - Katedra informatikyvelmi dobř