Rozpoznávanie odtlačkov rúk
Hand Recognition
diplomová práce (OBHÁJENO)
![Náhled dokumentu](/bitstream/handle/20.500.11956/20766/thumbnail.png?sequence=7&isAllowed=y)
Zobrazit/ otevřít
Trvalý odkaz
http://hdl.handle.net/20.500.11956/20766Identifikátory
SIS: 49566
Kolekce
- Kvalifikační práce [11264]
Autor
Vedoucí práce
Oponent práce
Hoksza, David
Fakulta / součást
Matematicko-fyzikální fakulta
Obor
Softwarové systémy
Katedra / ústav / klinika
Katedra softwarového inženýrství
Datum obhajoby
25. 5. 2009
Nakladatel
Univerzita Karlova, Matematicko-fyzikální fakultaJazyk
Čeština
Známka
Výborně
Predmetom tejto diplomovej práce je problematika rozpoznávania odtlačkov rúk. Prvá časť práce je venovaná spracovaniu fotografií rúk dlaní a extrakcii charakteristických vlastností. Extrahované vlastnosti sú následne použité ako vstupné dáta skúmaných metódach klasifikácie. Druhá časť práce detailne popisuje skúmané metódy klasifikácie a ich jednotlivé modifikácie, ktoré sú predmetom výskumu. Diplomová práca obsahuje popisy a experimentálne výsledky metód klasifikátora minimálnej vzdialenosti, Bayesovho naivného klasifikátora a klasifikátora založeného na dopredných neurónových sieťach. Cieľom práce je komparácia jednotlivých metód z hľadiska úspešnosti klasifikácie a času potrebného na vytvorenie klasifikátora a následnej klasifikácie všetkých spracovávaných vzorov. Snahou je na základe vykonaných experimentov určiť metódu klasifikácie, ktorá najlepšie rieši skúmanú úlohu.
The research object of this diploma thesis is hand recognition problematics. The first part of this work is dedicated to palm photograph processing and extraction of characteristic features. Extracted features are used as inputs of investigated classification methods. The second part of this work provides detailed description of explored methods and their modifications, which are the research objects. Diploma thesis includes description and experimental results of minimum distance classifier, Bayes naive classifier and method based on neural networks. The aim of this work is the comparison of the particular methods with respect to classification success and time needed for classifier construction and classification of all available patterns. The main approach is to choose the best method, which solves the problem of hand recognition according to our experimental results.