Full metadata record
DC poleHodnotaJazyk
dc.contributor.advisorGruber Ivan, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorKlečka, Adam
dc.contributor.refereeHlaváč Miroslav, Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2022-6-22
dc.date.accessioned2022-07-18T22:34:28Z-
dc.date.available2021-10-1
dc.date.available2022-07-18T22:34:28Z-
dc.date.issued2022
dc.date.submitted2022-5-23
dc.identifier89616
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/49161-
dc.description.abstractDiplomová práce se zabývá úlohou rozpoznávání činností z videonahrávek. Pro řešení této úlohy byla zvolena metoda I3D, která transformuje konvoluční neuronovou síť tak, aby mohla pracovat s časo-prostorovými informacemi uloženými ve videích. Jako backbone pro I3D byl zvolen model ResNet50. V práci budou prováděny experimenty s datasetem HAA500, na který budou aplikovány metodiky předzpracování videa pomocí segmentace a optického toku. Modely natrénované na odlišných datech se v závěru práce budou mezi sebou porovnávat.cs
dc.format41
dc.language.isocs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plzni
dc.relation.isreferencedbyhttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=89616-
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení
dc.subjectstrojové viděnícs
dc.subjectrozpoznávání činnostícs
dc.subjecti3dcs
dc.subjectresnetcs
dc.subjecti3d resnet50cs
dc.subjectsegmentacecs
dc.subjectoptický tokcs
dc.titleKlasifikace činností z video nahrávekcs
dc.title.alternativeAction Classification from Video Sequenceen
dc.typediplomová práce
dc.thesis.degree-nameIng.
dc.thesis.degree-levelNavazující
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných věd
dc.thesis.degree-programAplikované vědy a informatika
dc.description.resultObhájeno
dc.description.abstract-translatedThis work deals with the task of action recognition from video recordings. The I3D method was chosen to solve this task. This metod inflates convolutional neural networks so that they can work with spatio-temporal information stored in videos. The ResNet50 model was chosen as the backbone for I3D. Experiments in this work will be conducted with the HAA500 dataset. On this dataset will be applied video preprocessing methodologies using segmentation and optical flow. The models trained on different data will be compared with each other at the end of the research work.en
dc.subject.translatedcomputer visionen
dc.subject.translatedaction recognitionen
dc.subject.translatedi3den
dc.subject.translatedresneten
dc.subject.translatedi3d resnet50en
dc.subject.translatedsegmentationen
dc.subject.translatedoptical flowen
Vyskytuje se v kolekcích:Diplomové práce / Theses (KKY)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
Action_recognition_Klecka_dp.pdfPlný text práce5,44 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Klecka_V.pdfPosudek vedoucího práce386,35 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Klecka_O.pdfPosudek oponenta práce462,38 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Klecka_P.pdfPrůběh obhajoby práce219,91 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
Zobrazit minimální záznam Zobrazit statistiky


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/49161

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.

hledání
navigace
  1. DSpace at University of West Bohemia
  2. Vysokoškolské kvalifikační práce / Theses
  3. Fakulta aplikovaných věd / Faculty of Applied Sciences
  4. Katedra kybernetiky / Department of Cybernetics
  5. Diplomové práce / Theses (KKY)