Automatické třídění fotografií podle obsahu

Simple item page
but.committeeprof. Ing. Tomáš Vojnar, Ph.D. (předseda) doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (místopředseda) Ing. Martin Hrubý, Ph.D. (člen) doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (člen) prof. Ing. Radomil Matoušek, Ph.D. (člen) doc. Ing. František Zbořil, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázku 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 A. Otázky u obhajoby: V kap. 7, píšete, že při trénování a nedostatku vstupních příkladů provádíte zopakování nějakých příkladů, vysvětlete jaký to má smysl z hlediska trénovacího procesu.cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorŠpaněl, Michalcs
dc.contributor.authorVeľas, Martincs
dc.contributor.refereeŘezníček, Ivocs
dc.date.created2013cs
dc.description.abstractTato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo experimentovat s pokročilými technikami reprezentace obrazu a vytvoření klasifikátoru, který je schopen zpracovat s dostatečnou přesnosí a rychlostí velkou sadu obrazových dat. Základní řešení s využitím vizuálních slovníků je obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných příznaků pro popis obrazu, měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům a využití segmentace při budování vizuálního slovníku. Pro dosažní efektivity klasifikátoru jsou využity lineární SVM s explicitním vložením dat. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.cs
dc.description.abstractThis thesis deals with content based automatic photo categorization. The aim of the work is to experiment with advanced techniques of image represenatation and to create a classifier which is able to process large image dataset with sufficient accuracy and computation speed. A traditional solution based on using visual codebooks is enhanced by computing color features, soft assignment of visual words to extracted feature vectors, usage of image segmentation in process of visual codebook creation and dividing picture into cells. These cells are processed separately. Linear SVM classifier with explicit data embeding is used for its efficiency. Finally, results of experiments with above mentioned techniques of the image categorization are discussed.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationVEĽAS, M. Automatické třídění fotografií podle obsahu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2013.cs
dc.identifier.other79339cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/53542
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectkategorizace fotografiics
dc.subjecttagovánícs
dc.subjectlokální příznakycs
dc.subjectvýznačné bodycs
dc.subjectSURFcs
dc.subjectSIFTcs
dc.subjectexperimentycs
dc.subjectvizuální slovníkcs
dc.subjectvizuální slovycs
dc.subjectshlukovánícs
dc.subjectk-meanscs
dc.subjectk-dimenzionální stromcs
dc.subjectbag of wordscs
dc.subjectsupport vector machinescs
dc.subjectklasifikátorcs
dc.subjectdělení obrazucs
dc.subjectbarevné příznakycs
dc.subjectbarevné korelogramycs
dc.subjectměkké přirazenícs
dc.subjectsegmentace obrazucs
dc.subjectknihovna OpenCVcs
dc.subjectphoto categorizationen
dc.subjecttaggingen
dc.subjectlocal featuresen
dc.subjectinteresting pointsen
dc.subjectSURFen
dc.subjectSIFTen
dc.subjectexperimentsen
dc.subjectvisual codebooken
dc.subjectvisual worden
dc.subjectclusteringen
dc.subjectk-meansen
dc.subjectk-dimensional treeen
dc.subjectbag of wordsen
dc.subjectsupport vector machinesen
dc.subjectclassifieren
dc.subjectdividing of imageen
dc.subjectcolor featuresen
dc.subjectcolor correlogramsen
dc.subjectsoft assignmenten
dc.subjectimage segmentationen
dc.subjectOpenCV libraryen
dc.titleAutomatické třídění fotografií podle obsahucs
dc.title.alternativeAutomatic Photography Categorizationen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2013-06-20cs
dcterms.modified2020-05-10-16:11:12cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid79339en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 15:16:04en
sync.item.modts2025.01.15 23:39:09en
thesis.disciplineInteligentní systémycs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelInženýrskýcs
thesis.nameIng.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
3.49 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
review_79339.html
Size:
1.44 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_79339.html
Download
Collections
2013