Detail projektu

Multimodální zpracování nestrukturovaných dat s využitím strojového učení a sofistikovaných metod analýzy signálů a obrazů

Období řešení: 1.3.2017 — 29.2.2020

Zdroje financování

Vysoké učení technické v Brně - Vnitřní projekty VUT

- plně financující (1. 1. 2017 - 31. 12. 2018)

O projektu

Specifický výzkum v oblasti multimodálního zpracování nestrukturovaných dat a sofistikované analýzy signálů a obrazů bude zaměřen na následující oblasti: paraklinické metody monitorování progrese a efektu léčby Parkinsonovy nemoci s ohledem na léčbu hypokinetické dysartie, pokročilé techniky analýzy nestrukturovaných dat s využitím metod hlubokého učení pro nalezení skrytých vzorců a optimalizační modely, metody a algoritmy pro zpracování nestrukturovaných dat v algoritmech psychoakustických modelů řídkých reprezentací.

Označení

FEKT-S-17-4476

Originální jazyk

čeština

Řešitelé

Útvary

Ústav telekomunikací
- interní (1.1.2017 - 31.12.2019)
Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
- příjemce (1.1.2017 - 31.12.2019)

Výsledky

BREGER, A.; ORLANDO, J.; HARÁR, P.; DÖRFLER, M.; KLIMSCHA, S.; GRECHENIG, C.; GERENDAS, B.; SCHMIDT-ERFURTH, U.; EHLER, M. On Orthogonal Projections for Dimension Reduction and Applications in Augmented Target Loss Functions for Learning Problems (vol 31, pg 245, 2020). DORDRECHT: SPRINGER, 2020. p. 395-395.
Detail

DORAZIL, J.; REPP, R.; KROPFREITER, T.; PRÜLLER, R.; ŘÍHA, K.; HLAWATSCH, F. Tracking Carotid Artery Wall Motion Using an Unscented Kalman Filter and Data Fusion. IEEE Access, 2020, vol. 8, no. 1, p. 222506-222519. ISSN: 2169-3536.
Detail

DORAZIL, J.; REPP, R.; KROPFREITER, T.; PRÜLLER, R.; ŘÍHA, K.; HLAWATSCH, F. Feature Drift Resilient Tracking of the Carotid Artery Wall Using Unscented Kalman Filtering With Data Fusion. In Proceedings of 2020 IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing (ICASSP). Proceedings - ICASSP, IEEE International Conference on Acoustics, Speech and Signal Processing. 2020. p. 1095-1099. ISBN: 978-1-5090-6631-5. ISSN: 0736-7791.
Detail

SINGH, A.; MISHRA, M.; DUTTA, M.; BURGET, R.;. An Imaging Method for Automated Detection of Acrylamide in Potato Chips. In IEEE Uttar Pradesh Section International Conference on Electrical, Computer and Electronics Engineering. Mathura, India, India: IEEE, 2017. p. 487-490. ISBN: 978-1-5386-3004-4.
Detail

PULIDO, M.L.B; HERNANDEZ, J.B.A.; BALLESTER, M.A.F.; GONZALEZ, C.M.T.; MEKYSKA, J.; SMÉKAL, Z. Alzheimer's disease and automatic speech analysis: A review. EXPERT SYSTEMS WITH APPLICATIONS, 2020, vol. 150, no. 1, p. 1-19. ISSN: 0957-4174.
Detail

BAJZÍK, J. DEEP LEARNING BASED SOUND EVENT RECOGNITION. In Proceedings of the 25th Conference STUDENT EEICT 2019. Brno: Vysoké učení technické v Brně, Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií, 2019. p. 1-4. ISBN: 978-80-214-5735-5.
Detail

YANG, T.; FU, D.; LI, X.; ŘÍHA, K. Manifold regularized multiple kernel learning with Hellinger distance. Cluster Computing-The Journal of Networks Software Tools and Applications, 2019, vol. 22, no. 6, p. 13843-13851. ISSN: 1386-7857.
Detail

IŠTVÁNEK, M.; SMÉKAL, Z.; SPURNÝ, L.; MEKYSKA, J. Enhancement of Conventional Beat Tracking System Using Teager–Kaiser Energy Operator. Applied Sciences - Basel, 2020, vol. 10, no. 1, p. 1-20. ISSN: 2076-3417.
Detail

MIKLÁNEK, Š. Klasifikace interpretací české klasické hudby za použití dynamického borcení časové osy a strojového učení. Elektrorevue - Internetový časopis (http://www.elektrorevue.cz), 2019, roč. 21, č. 5, s. 131-138. ISSN: 1213-1539.
Detail

GUPTA, A., KAUR, A., DUTTA, M., K., SCHIMMEL, J. Perceptually Transparent & Robust Audio Watermarking Algorithm Using Multi Resolution Decomposition & Cordic QR Decomposition. In Proceedings of the 2019 42nd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). Budapest, Hungary: IEEE, 2019. p. 313-317. ISBN: 978-1-7281-1864-2.
Detail

ILGNER, P.; ZVONČÁK, V.; MEKYSKA, J.; GALÁŽ, Z.; MUCHA, J.: Software for online handwriting record on digitizers with LCD screen (OWSTU); Software for online handwriting record on digitizers with LCD screen (OWSTU). https://gitlab.com/zv01/OWSTU. URL: https://gitlab.com/zv01/OWSTU. (software)
Detail

ILGNER, P.; ZVONČÁK, V.; MUCHA, J.; MEKYSKA, J.; GALÁŽ, Z.: Synchronized record of EEG signals and online handwriting (SREW); Synchronized record of EEG signals and online handwriting (SREW). https://gitlab.com/zv01/SREW. URL: https://gitlab.com/zv01/SREW. (software)
Detail

ZVONČÁK, V.; MEKYSKA, J.; GALÁŽ, Z.; MUCHA, J.: Labeling software for online handwriting (LSOW); Labeling software for online handwriting (LSOW). https://gitlab.com/zv01/LSOW. URL: https://gitlab.com/zv01/LSOW. (software)
Detail

KŘÍŽ, P.; DUTTA, M.; PŘINOSIL, J.; ŘÍHA, K. Proposed Methods for Real-Time Visualization of Panoramic Stadium Tribune Images in High Resolution. In 11th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops. Dublin, Ireland: 2019. p. 1-5. ISBN: 978-1-7281-5764-1.
Detail

DUBEY, S.; PRATAP TRIPATHI, R.; DUTTA, M.; KŘÍŽ, P.; DORAZIL, J. Early Detection of Heart Valve Disease Employing Multiclass Classifier. In 11th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). Dublin, Ireland: 2019. p. 1-6. ISBN: 978-1-7281-5764-1.
Detail

GALÁŽ, Z.; MEKYSKA, J.; SMÉKAL, Z.: Software pro výzkum onemocnění mozku; Software pro výzkum onemocnění mozku. https://github.com/zgalaz/phd-research-helpers. URL: https://github.com/zgalaz/phd-research-helpers. (software)
Detail

GALÁŽ, Z.; MEKYSKA, J.; SMÉKAL, Z.: Software pro datovou analýzu; Software pro datovou analýzu. https://github.com/zgalaz/data-science-helpers. URL: https://github.com/zgalaz/data-science-helpers. (software)
Detail

IRSHAD, A.; MAUYA, R.; DUTTA, M.; BURGET, R.; UHER, V. Feature Optimization for Run Time Analysis of Malware in Windows Operating System using Machine Learning Approach. In 2019 42nd International Conference on Telecommunications and Signal Processing (TSP). Budapest, Hungary: IEEE, 2019. p. 255-260. ISBN: 978-1-7281-1864-2.
Detail

RAJNOHA, M.; MIKULEC, V.; BURGET, R.; DRAŽIL, J. A Perspective of the Noise Removal for Faster Neural Network Training. In 2019 11th International Congress on Ultra Modern Telecommunications and Control Systems and Workshops (ICUMT). Dublin: 2019. p. 1-4. ISBN: 978-1-7281-5763-4.
Detail

GÓMEZ-RODELLAR, A.; ÁLVAREZ-MARQUINA, A.; MEKYSKA, J.; PALACIOS-ALONSO, D.; MEGHRAOUI, D.; GÓMEZ-VILDA, P. Performance of Articulation Kinetic Distributions Vs MFCCs in Parkinson’s Detection from Vowel Utterances. In Neural Approaches to Dynamics of Signal Exchanges. 2020. p. 431-441. ISBN: 978-981-13-8949-8.
Detail