Visual Simulator of Associative Memory Type of Neural Networks

Bakalářská práce se zabývá problematikou neuronových sítí, které lze užít jako asociativní paměti. Teoretická část se zabývá výkladem pojmů neuron, neuronová síť a asociativní paměť. Praktická část navrhuje a popisuje implementaci aplikace sloužící k demonstraci algoritmů učení a odezvy sítě na určitý vstup.This bachelor thesis is focused on associative neural networks. The theoretical part of the~thesis presents an explanation of neuron, neural network and associative memory concepts. The practical part is about designing and implementing an application allowing the~demonstration of learning algorithms and the response to specific input.

Biometric Recognition of 3D Faces

Diplomová práce byla vypracována na studijním pobytu na "Gjovik University College" v Norsku, a je zpracována v angličtině. Tato práce se zabývá rozpoznáváním 3D obličejů. Je zde popsán obecný biometrický systém a také konkrétní postupy používané při rozpoznávání 2D i 3D obličejů. Následně je navžena metoda pro rozpoznávání 3D obličejů. Algoritmus je vyvíjen a testován pomocí databáze Face Recognition Grand Challenge (FRGC). Během předzpracování jsou nalezeny význačné body v obličeji a následně je trojrozměrný model zarovnán do referenční polohy. Dále jsou vstupní data porovnávána s biometrickými šablonami uloženými v databázi, a to je zajištěno využitím tří základních technik pro rozpoznávání obličejů -- metoda eigenface (PCA), rozpoznávání založené na histogramu obličeje a rozpoznávání založené na anatomických rysech. Nakonec jsou jednotlivé metody spojeny do jednoho systému, jehož celková výsledná výkonnost převyšuje výkonnost jednotlivých použitých technik.This Master's Thesis was performed during a study stay at the Gjovik University College, Norway. This Thesis is about biometric 3D face recognition. A general biometric system as well as specific techniques used in 2D and 3D face recognition are described. An automatic modular 3D face recognition method will be proposed. The algorithm is developed, tested and evaluated on the Face Recognition Grand Challenge (FRGC) database. During the preprocessing part, facial landmarks are located on the face surface and the three dimensional model is aligned to a predefined position. In the comparison module, the input probe scan is compared to the gallery template. There are three fundamental face recognition algorithms employed during the recognition pipeline -- the eigenface method (PCA), the recognition using histogram-based features, and the recognition based on the anatomical-Bertillon features of the face. Finally the decision module fuses the scores provided by the utilized recognition techniques. The resulting performance is better than any of utilized recognition algorithms.

Visual Simulator of Associative Memory Type of Neural Networks

This bachelor thesis is focused on associative neural networks. The theoretical part of the~thesis presents an explanation of neuron, neural network and associative memory concepts. The practical part is about designing and implementing an application allowing the~demonstration of learning algorithms and the response to specific input

Hybrid 3D Face Recognition

Tato disertační práce se zabývá biometrickým rozpoznáváním 3D obličejů. V úvodu práce jsou prezentovány současné metody a techniky pro rozpoznávání. Následně je navržen nový algoritmus, který využívá tzv. multialgoritmickou biometrickou fúzi. Vstupní snímek 3D obličeje je paralelně zpracování dílčími rozpoznávacími podalgoritmy a celkové rozhodnutí o identitě nebo verifikaci identity uživatele je výsledkem sloučení výstupu těchto podalgoritmů. Rozpoznávací algoritmus byl testován na veřejně přístupné databázi 3D obličejů FRGC v 2.0 i vlastních databázich, které byly pořízeny pomocí senzorů Microsoft Kinect a SoftKinetic DS325