Vyhledávání ve videu
Loading...
Date
Authors
Černý, Petr
Advisor
Referee
Mark
D
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
ORCID
Abstract
Tato práce shrnuje základní teorii týkající se vyhledávání informací, základy z oblasti relačního modelu dat a problematiky indexace dat v relačních databázových systémech. Práce se dále zabývá problematikou vyhledávání v multimediálních datech. Zahrnuje popisy základních principů automatické extrakce rysů multimediálního obsahu a indexace multidimenzionálních dat. Praktická část této práce se zabývá návrhem a implementací řešení, které má za úkol zvýšit efektivitu dotazů na podobnost multidimenzionálních vektorů rysů, které popisují jednotlivá videa. Závěr práce je věnován experimenty nad tímto řešením.
This thesis summarizes the information retrieval theory, the relational model basic and focuses on the data indexing in relational database systems. The thesis focuses on multimedia data searching. It includes description of automatic multimedia data content extraction and multimedia data indexing. Practical part discusses design and solution implementation for improving query effectivity for multidimensional vector similarity which describes multimedia data. Thesis final part discusses experiments with this solution.
This thesis summarizes the information retrieval theory, the relational model basic and focuses on the data indexing in relational database systems. The thesis focuses on multimedia data searching. It includes description of automatic multimedia data content extraction and multimedia data indexing. Practical part discusses design and solution implementation for improving query effectivity for multidimensional vector similarity which describes multimedia data. Thesis final part discusses experiments with this solution.
Description
Keywords
Vyhledávání informací , Vyhledávání v multimediálních datech , Extrakce rysů , Relační model dat , Indexace dat , B-strom , Vyhledávací modely , Indexace multidimenzionálních dat , Analýza hlavních komponent , PostgreSQL , GSL , SPI , GiST , KNN GiST , Information retrieval , Multimedial data retrieval , Features extraction , Relational data model , Data indexing , B-Tree , IR models , Multidimensional data indexing , Principal Component Analysis , PostgreSQL , GSL , SPI , GiST , KNN GiST
Citation
ČERNÝ, P. Vyhledávání ve videu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2012.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Informační systémy
Comittee
doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (předseda)
prof. RNDr. Alexandr Meduna, CSc. (místopředseda)
doc. Dr. Ing. Otto Fučík (člen)
doc. RNDr. Jitka Kreslíková, CSc. (člen)
RNDr. Marek Rychlý, Ph.D. (člen)
Doc. RNDr. Petr Sojka, Ph.D. (člen)
Date of acceptance
2012-06-15
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm " D ". Otázky u obhajoby: V kapitole 4.4.3 uvádíte, že využíváte pro vyhledávání využíváte lokálních rysů. Jakou dimenzi mají obvykle data vystupující z těchto algoritmů pro běžně používané vstupní obrázky (například 800x600 RGB 16-bit)? V práci popisujete jazyk C jako nejvhodnější pro implementaci PCA v rámci databáze. Není zde diskutována možnost použití jazyka R, který se běžně používá pro statistické výpočty a má dobrou podporu PostgreSQL. Proč jazyk R nebyl uvažován. Na straně 33 píšete, že těžištěm práce je snižování dimenzionality dat. Proč nebyli diskutovány další metody pro snížení dimenzionality dat jako je například Factor Analysis , Projection Pursuit , Independent Component Analysis nebo Non-Linear PCA ?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena