Tato diplomová práce pojednává o dvou algoritmech pro dolování z proudu dat - Very Fast Decision Tree (VFDT) a Concept-adapting Very Fast Decision Tree (CVFDT). Je vysvětlen princip klasifikace rozhodovacím stromem. Je popsána základní myšlenka konstrukce stromu Hoeffding Tree, který je základem pro algoritmy VFDT a CVFDT. Tyto algoritmy jsou poté rozebrány detailněji. Dále se tato práce zabývá návrhem algoritmu Genetického Programování (GP), který je použit pro vytváření klasifikátoru obrazových dat. Vytvořený klasifikátor je použit jako alternativní způsob klasifikace objektů v obraze ve frameworku Viola-Jones. V práci je rozebrána implementace algoritmů, které jsou implementovány v jazyce Java. Algoritmus GP je integrován do knihovny “Image Processing Extension” programu RapidMiner. Algoritmy VFDT a CVFDT jsou testovány na syntetických a reálných textových datech. Algoritmus GP je testován na klasifikaci obrazových dat a následně vytvořený klasifikátor je otestován na detekci obličejů v obraze.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:219457 |
| Date | January 2012 |
| Creators | Benda, Ondřej |
| Contributors | Trzos, Michal, Karásek, Jan |
| Publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií |
| Source Sets | Czech ETDs |
| Language | English |
| Detected Language | Unknown |
| Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Page generated in 0.002 seconds