Szerző szerinti böngészés "Serbán, Norbert Dániel"
Megjelenítve 1 - 3 (Összesen 3)
Találat egy oldalon
Rendezési lehetőségek
Tétel Korlátozottan hozzáférhető Hőkamerával készített felvételek automatikus elemzéseSerbán, Norbert Dániel; Harangi, Balázs; DE--Informatikai KarAz infravörös sugárzás által biztosított információk olyannyira hasznosnak bizonyulhatnak egy-egy probléma megoldásában, hogy folyamatos törekvés mutat abba az irányba, hogy egy hőkamera által kinyert hőmérséklettel kapcsolatos információkat minél hasznosabban, illetve egyre nagyobb mértékben automatizálva hasznosítsuk fel céljaink eléréséhez. Ehhez a törekvéshez kapcsolódóan a következőkben egy olyan automatizált rendszer kerül bemutatásra, amely képes egy kamera kimeneti fájlbából kiolvasni az általa elkészített RGB, illetve hőképet, és azokat egymásra illeszteni képfuzionáló algoritmus segítségével. Ezzel olyan plusz információkat is képesek lehetünk megkapni, amit eredetileg a két képet külön vizsgálva nem feltétlenül kaptunk volna meg. A rendszer két fontos alapköve a hőkép regisztrálása az RGB képen, valamint képek fuzionálása. A hőmérséklet információkat tartalmazó kép regisztrálásánál fontos szempont volt a létrehozott algoritmus robusztussága, hogy a hőkép mindig a lehető legmegfelelőbb pozícióba kerüljön az RGB képen. Ezért egy olyan hibrid algoritmus került kifejlesztésre, ami felhasználja a kamera által nyújtott információkat a pozícionáláshoz. Ehhez az alaphoz kapcsolódik még az algoritmus második része, amely éldetektálás után keresi az azonosságot a két kép között egy megadott intervallumban, és egy bizonyos elfogadási szint felett lép rá az új pozícióra. A képek fuzionálása oly módon történt meg, olyan algoritmust létrehozva, hogy az a lehető legnagyobb szabadságot biztosítsa a kívánt információk kinyerésében. Ennél a résznél két kifejlesztett fúziós algoritmus kerül bemutatásra. Az első fúziós metódus azzal a képességgel rendelkezik, hogy csak egy bizonyos hőmérséklet tartományban végzi el a fuzionálást, ezzel elérhetjük azt, hogy csak a kívánt területek jelenjenek meg a fúziós képen. A második fúziós algoritmus a hőmérséklet adatokra, illetve egy arányszámra támaszkodó képlet segítségével számolja ki az egyes RGB pixeleket az fuzionált képen.Tétel Korlátozottan hozzáférhető Játékfejlesztés objektumorientált környezetbenSerbán, Norbert Dániel; Horváth, Géza; DE--Informatikai KarA mesterséges intelligencia a számítógépes játékok egyik fontos alapköve olyan szempontból, hogy nagyban meghatározza egy játék nehézségét vagy élvezeti szintjét. Az első ilyen technológiát tartalmazó játékok az 1970-es években jelentek meg, addig csak egy-, vagy kétszemélyes játékok voltak a piacon. Manapság már olyan öntanuló algoritmusokkal vértezik fel a mesterséges intelligenciákat, amelyek képesek a nulláról megtanulni egy-egy játékot, és akár az embert is legyőzni benne. A szakdolgozat első harmadában elméleti szinten bemutatom azokat a mesterséges intelligencia fajtákat, amiket a játékfejlesztők is előszeretettel használnak. Ezután rátérek a gyakorlati megvalósításra, ami egy egyszerű játék keretében valósul meg, ami véges automatákat használ mesterséges intelligencia gyanánt.Tétel Korlátozottan hozzáférhető Sejtosztódások detektálása neurális hálózatok alkalmazásávalSilye, Csaba; Serbán, Norbert Dániel; DE--Informatikai KarNapjainkban a növekvő klinikai adatok egyre szélesebb körben állnak rendelkezésre. Ezek a hatalmas digitális források olyan értékes információkat tartalmaznak, amelyek a gyorsan fejlődő nagymennyiségű adatelemzési módszerekkel hozzájárulnak a gépi tanulás sikeres alkalmazásához az egészségügyi területen. A sejtek működésének vizsgálata során megismerhetünk olyan biológiai folyamatokat, melyek hozzájárulnak egészségünkhöz. A sejtkutatás már vezetett rákellenes kezelésekhez, valamint számos gyógyszer kutatást támogatott. A projekt célja olyan neurális hálózatok építése, amelyek minél nagyobb pontossággal képesek detektálni sejtosztódásokat mikroszkóp által készített szekvenciális felvételen. A tanítás előtt mindenképp szükséges a rendelkezésre álló adathalmazt annotálni. Ehhez segítségül szolgál egy szakember által írt, az adathalmaz mellé csatolt dokumentáció, melyben egyértelműen jelezve van, hogy a képeken mikor és hol történik osztódási folyamat. Nehezítő tényező az adat mennyisége, valamint az adathalmaz kiegyensúlyozatlansága. Körülbelül az esetek 0,46%-ban fordul elő sejtosztódás a képeken. Elsőnek több konvolúciós neurális hálózat (CNN) került tanításra különböző formákban és bemeneti adatokkal. Habár az eredmények javuló tendenciát mutattak, az adathalmaz szekvenciális adottsága miatt bevezetésre került a rekurrens neurális hálózat (RNN), azon belül is az LSTM architektúra. A tanítás előtt a képeket megfelelő felépítésbe, szekvenciákba kellett rendezni, úgy, hogy azok dinamikusan változtathatók legyenek. Különböző augmentálási technikáknak köszönhetően az RNN kiváló eredményeket produkált a teszt adathalmazra, és képes volt felismerni az osztódási folyamatok jelentős részét. Az RNN alapú architektúra használata lehetővé tette a rendszer számára, hogy jobban értse és kihasználja a szekvenciális adottságait a képeknek, és nagyobb pontossággal legyen képes azonosítani a sejtosztódásokat, a nagy kiegyensúlyozatlanság ellenére is.