1LUKÁŠ LINDNER EI 4. VYUŽITÍ NEURONOVÝCH SÍTÍ. 2LUKÁŠ LINDNER EI 4. Oblasti použití NS  Paměti a rekonstruktory  Optimalizace  Ekonomické inf. systémy.

Slides:



Advertisements
Podobné prezentace
Bezpečný digitální podpis v praxi
Advertisements

Pionýrů 400, Frýdek – Místek
Rozpoznávání obrazu (Static Hand Gesture Recognition Software)
Obvodová NS.
Úvod do umělé inteligence
Optické vlastnosti oka
Složka sady:EU III/2 č. 15 VY_32_INOVACE_Př.8.15
Optické vlastnosti oka
Optické vlastnosti oka
Oddělení funkčních materiálů výzkumná skupina Funkční materiály a kompozity Slitiny s tvarovou paměti Patří do kategorie funkčních materiálů díky svým.
Autor: Olga Bürgerová SZŠ a VOŠ zdravotnická
MALÉ SOCIÁLNÍ SKUPINY © Spurný, O ČEM TO BUDE?  PROČ  PROČ SOCIÁLNÍ SKUPINY, JEJICH VÝZNAM PRO JEDINCE, PRO PRAXI?  JAK  JAK ČLENÍME SOCIÁLNÍ.
Aplikace VT v hospodářské praxi Biometrie, identifikace a RFID
Biometrické Bezpečnostní Systémy Filip Orság Technologie rozpoznání mluvčího.
Smykové tření, valivé tření a odpor prostředí
Zrakové klamy ŠKEBLOŇ 2009.
Nervová soustava- receptory
Oko spojná optická soustava obraz komorová tekutina oční čočka sklivec
Oko Anatomie lidského oka Oční vady v každém věku Nemoci očí-Tupozrakost Šilhání Šedý a zelený zákal Retinoblastom.
Informativnost příznaků v závislosti na tvaru frekvenčního spektra v úloze rozpoznávání řečníka Ivan Pirner Obhajoba bakalářské práce.
Tvorba simulačních modelů. Než vznikne model 1.Existence problému 2.Podrobnosti o problému a o systému 3.Jiné možnosti řešení ? 4.Existence podobného.
Polovodičová spektroskopie
B i o c y b e r n e t i c s G r o u p Bloková schemata tří základních podsystémů informačního systému mozku.
ZKUŠEBNICTVÍ A KONTROLA JAKOSTI 01. Experimentální zkoušení KDE? V laboratoři In-situ (na stavbách) CO? Modely konstrukčních částí Menší konstrukční části.
Mechanické vlastnosti dřeva
Přírodopis ČLOVĚK Tento projekt bude napsán podle výstavy Bodies, na které jsem byla nedávno v Praze.
TZ 21 – parní otopné soustavy
Opakování k písemné práci. Zadání (2b)Vysvětlete jak by šlo použít LSQ učení pro rozpoznání vzoru A od vzorů B a C. Jak by vypadaly bipolární vstupy a.
NAIL028. Úvod  Kdo David Obdržálek  Co algoritmy software hardware  Jak přednáška, cvičení 2/2 Z+Zk.
Nature Inspired Technologies Group Bloková schemata tří základních podsystémů informačního systému mozku.
Jméno: Miloslav Dušek Fakulta: Strojní Datum:
Metodika generování a ladění modelů neuronových sítí Ing. Martin MoštěkVŠB – Technická Univerzita Ostrava.
Informatika pro ekonomy přednáška 4
Oko.
Dita Matesová, David Lehký, Zbyněk Keršner
Oční implantáty Petr Kočan
Oční implantáty Martin Kučera
Struktura měřícího řetězce
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
Definice hmoty Vzorem (pravzory, pralátka…) Identifikací (redukce na známou vlastnost) Gnoseologicky.
Biometrická identifikace osob
Ústav technických zařízení budov MĚŘENÍ A REGULACE Ing. Václav Rada, CSc. ZS – 2003/
Optické vlastnosti oka
Neuronové sítě.
Využití neuronových sítí IVTH – Informační technologie ve vodním hospodářství Vypracoval: Jiří Vacek Z-92.
Elektrotechnická fakulta ČVUT KATEDRA KYBERNETIKY Vedoucí prof. Ing. Vladimír Mařík, DrSc. KATEDRA KYBERNETIKY ELEKTROTECHNICKÁ.
Biometrie prezentace v předmětu X33BMI Filip Kroupa 2006.
Jak se dělá programové schéma vysílání televize Cílová skupina Programové schéma vysílání Reklamní bloky Ukázky Dostupné z Metodického portálu
Fyzika a chemie společně CZ/FMP/17B/0456 SOUBOR VÝUKOVÝCH MATERIÁLŮ FYZIKA + CHEMIE ZŠ A MŠ KAŠAVA ZŠ A MŠ CEROVÁ.
Z očí do očí Lidské oko z hlediska fyziky Filip Šefčík, Dominik Nop, Lubomír Pala, Matěj Tomešek.
Mechanické vlastnosti Důležité pro výpočet pevnosti, lze jimi číselně vyjádřit chování materiálu za působení vnějších sil. Zabývají se namáháním jako.
ČÍSLO PROJEKTU CZ.1.07/1.5.00/ ČÍSLO MATERIÁLU DUM 04 – Čití a vnímání NÁZEV ŠKOLY Střední škola a Vyšší odborná škola cestovního ruchu, Senovážné.
Oko Savců Matějka, Grulich, Preget. Části oka - obrázek.
Název školy: ZŠ Klášterec nad Ohří, Krátká 676 Autor: Mgr. Zdeňka Horská Název materiálu: VY_32_INOVACE_9_20_ Optické přístroje - oko Číslo projektu: CZ.1.07/1.4.00/
Mentální reprezentace
OKO Biologie Schmidtová, Fojtů, Pospíšilová Sexta a.
Lidské oko. Stavba Bělima cévnatka sítnice Žlutá skvrna Zrakový nerv Slepá skvrna Komorová voda čočka duhovka rohovka Řasnaté tělísko sklivec.
Uživatel počítačové sítě
Vady oka Vypracoval: Jiří Čamek Obor: Technické lyceum Třída: 1.L
KRIMINALISTICKÉ METODY IDENTIFIKACE OSOB
Základní pojmy v automatizační technice
DIGITÁLNÍ UČEBNÍ MATERIÁL
Škola ZŠ Masarykova, Masarykova 291, Valašské Meziříčí Autor
Anotace: Výukový materiál je určen pro učitele jako osnova k
Neuronové sítě.
Informatika pro ekonomy přednáška 4
Druh učebního materiálu Pro koho je materiál určen
Neuronové sítě.
Informatika pro ekonomy přednáška 4
Slova Monohoznačná - Krátká prezentace Více souboru na této stránce: emagister.proweb.cz
Transkript prezentace:

1LUKÁŠ LINDNER EI 4. VYUŽITÍ NEURONOVÝCH SÍTÍ

2LUKÁŠ LINDNER EI 4. Oblasti použití NS  Paměti a rekonstruktory  Optimalizace  Ekonomické inf. systémy  Technické systémy  Zdravotnické systémy

3LUKÁŠ LINDNER EI 4. Umělé oko z NS  Oční protéza – působí nepřirozeně  Vědci v Kanadě vymysleli protézu kopírující pohyb zdravého oka – zrak ale nevrátí  1. prototyp – velké brýle  Dnes – neuronové sítě

4LUKÁŠ LINDNER EI 4. Ověřování podpisů  Statický - zkoumá se tvar křivky zkoumaného podpisu  Dynamický - tlak na pero, pohyb pera, rychlost psaní, pořadí tahů

5LUKÁŠ LINDNER EI 4. Ověřování podpisů Pero  Vzniklo v r v Německu  Obsahuje 2 páry mechanických senzorů a jeden tlakový

6LUKÁŠ LINDNER EI 4. Ověřování podpisů Výstup

7LUKÁŠ LINDNER EI 4. Ověřování podpisů  Blokové schéma

8LUKÁŠ LINDNER EI 4. Detekce a rozpoznávání obličejů  rozpoznávání známých tváří je nejběžnější a nejčastější podvědomou činností lidského mozku

9LUKÁŠ LINDNER EI 4. Detekce a rozpoznávání obličejů Proces identifikace se dělí na několik částí: 1. lokalizace 2. rozpoznání dominantních částí obličeje 3. zjišťování jedinečných a charakteristických vlastností obličeje 4. porovnání se známými vzory

10LUKÁŠ LINDNER EI 4. Detekce a rozpoznávání obličejů

11LUKÁŠ LINDNER EI 4. Detekce a rozpoznávání obličejů Programy pro rozpoznávání obličejů:  ZTC-Face Ident Control  Rozpoznávání z videosekvencí

12LUKÁŠ LINDNER EI 4. Detekce a rozpoznávání obličejů  Face Ident Phantomas  Rozpoznávání z fotek

13LUKÁŠ LINDNER EI 4. Detekce a rozpoznávání obličejů

14LUKÁŠ LINDNER EI 4. Detekce a rozpoznávání obličejů Imagis

15LUKÁŠ LINDNER EI 4. KONEC PREZENTACE