Neuronové sítě pro rozpoznávání objektů v obrazu ze 3-D skeneru

Abstract

V rámci této práce je provedena rešerše algoritmů pro zpracování obrazu včetně hlubokých neuronových sítí, za účelem zpracování fotografií ze 3D skeneru. V teoretické části práce jsou uvedeny některé algoritmy využívané hlubokými neuronovými sítěmi. Jsou popsány vlastnosti speciálního druhu hlubokých neuronových sítí, konvolučních neuronových sítí. Konvoluční neuronové sítě jsou následně využity k rozpoznání obrazu. V rámci práce je vytvořeno několik modelů, všechny jsou vytvořeny v programovém prostředí Python za pomoci knihovny Tensorflow. Na závěr je provedeno porovnáni úspěšnosti těchto modelů.

The main aim of this thesis is to provide research of algorithms for picture processing, including deep neural networks, for the purposes of processing the photographs from a 3D scanner. In the theoretical part, several algorithms used in deep neural networks are described. The properties of convolutional neural network, which is a special type of deep neural network, are explained. Convolutional neural networks are then used for image recognition. Several models were developed for the purposes of this thesis. All of them were created in the Python programming environment with the use of Tensorflow library. The conclusion compares the success of these models.