László Marák, PhD.

Meno: László Marák, PhD. Fakulta: Fakulta ekonómie a informatiky Katedra: Katedra informatiky Pracovné zaradenie: Odborný asistent Kancelária: E-mail: Telefón: +421 35 32 60 ***

• Životopis
• Výskumná činnosť
• Publikácie
• Ďalšie informácie

Vysokoškolské vzdelanie

Université Marne-la-Vallée

Spracúvanie obrazov

2008 - 2007

Doktorandské štúdium

Université Paris-Est

Spracúvanie obrazov

2008 - 2011

Pracovné pozície

Univerzita J. Selyeho

Odborný pracovník

2018 -

Oblasť výskumu

S prijatím algoritmov strojového učenia na úlohy spracovania obrazu a stále rastúcou potrebou aplikácií pre vstavané zariadenia používajú vývojári niekoľko metód na optimalizáciu výpočtovej účinnosti svojich aplikácií. Optimalizácia algoritmov môže byť náročná a vývojári musia uplatňovať netriviálne stratégie na efektívnejšie využívanie výpočtových zdrojov počítačových architektúr. MLP je základný algoritmus strojového učenia a umelej inteligencie a je vynikajúcim príkladom ťažkostí spojených s programovaním a optimalizáciou GPGPU. Ako samostatný postreh rozoberáme správu pamäte GPU a metódy na zjednodušenie procesu prideľovania pamäte. Optimalizované algoritmy strojového učenia môžu mať priemyselné aplikácie, napríklad pri výrobe lacných výrobkov s vysokým množstvom. Keďže počas výroby dochádza k chybám, je dôležité vedieť odhaliť neplatné výrobky, aby sa zabezpečila stála kvalita vyrábaných výrobkov. Manuálne zabezpečenie kvality pomocou ľudských operátorov je náchylné na chyby a nákladné riešenie. Preto vyvíjame metódu klasifikácie obrazu, ktorá využíva nízkonákladový komerčný kamerový systém a spolieha sa na znaky podobné Haarovej metóde v kombinácii s výberom znakov maximálnej relevantnosti a minimálnej redundancie s cieľom odhaliť neplatné výrobky na konci výrobného procesu. Optimalizované algoritmy strojového učenia môžu mať priemyselné využitie, napríklad pri výrobe nízkonákladových výrobkov vo veľkom množstve. Keďže počas výroby dochádza k chybám, je dôležité, aby bolo možné odhaliť neplatné výrobky, aby sa zabezpečila stála kvalita vyrábaných výrobkov. Manuálne zabezpečovanie kvality pomocou ľudských operátorov je náchylné na chyby a nákladné riešenie. Preto vyvíjame metódu klasifikácie obrazu, ktorá využíva nízkonákladový komerčný kamerový systém a spolieha sa na znaky podobné Haarovej metóde v kombinácii s výberom znakov maximálnej relevantnosti a minimálnej redundancie s cieľom odhaliť neplatné výrobky na konci výrobného procesu. Pri ďalšom zdokonaľovaní potrubia na získavanie vizuálnych informácií sa s nástupom aplikácií rozšírenej reality (AR), zmiešanej reality (MR) a virtuálnej reality (VR) stáva čoraz dôležitejším aj problém sledovania uhla kamery alebo formálnejšie povedané problém perspektívneho N-bodu (PNP). Presné sledovanie uhla kamery sa týka problému určenia polohy kamery vzhľadom na prostredie v okamihu expozície.  Existuje niekoľko kľúčových vlastností kamery, ktoré musia byť známe, aby bolo možné zabezpečiť presné určenie polohy. Sú to vlastné parametre kamery, skreslenie objektívu kamery a presný 3D model prostredia. V našej práci sme vyvinuli nový prístup ku kalibrácii objektívu fotoaparátu, ktorý poskytuje presnejšiu a reprodukovateľnejšiu kalibráciu vlastného skreslenia a skreslenia objektívu. Chceli by sme konkrétne predstaviť dve vylepšenia: Po prvé, predstavili sme nový kalibračný vzor, ktorý je odolnejší voči problému polohovania kalibračného zariadenia. Tento problém vedie k nerovnomernému rozloženiu kalibračných bodov na objektíve kamery. Po druhé, predstavili sme vylepšený kalibračný algoritmus, ktorý poskytuje presnejší odhad vnútorných parametrov a je menej závislý od od aktuálneho umiestnenia kalibračného zariadenia ako bežne používané algoritmy. Ako vedľajší záujem sme skúmali hlasovanie, ktoré je dôležitým postupom v demokratických procesoch. Cieľom našej práce bolo navrhnúť originálny protokol elektronického hlasovania. Vysvetlili sme teoretické východiská a technické koncepty nášho hlasovacieho protokolu. Poskytli sme aj formálne ukážky nášho navrhovaného algoritmu. Naším cieľom bolo ukázať, že môžeme navrhnúť hlasovacie protokoly, ktoré sú porovnateľné s tradičnými metódami demokratických volieb.

Prehľad publikačnej činnosti evidované v "repco.ujs.sk"

Stiahnuť

https://www.linkedin.com/e/fpf/344458956