Použití hlubokých neuronových sítí pro sumarizaci videa

Loading...
Thumbnail Image
Date
ORCID
Mark
B
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract
Práce se zabývá strojovým učením a aplikací v oblasti sumarizace videí. Sumarizace videa je oblastí zabývající se redukcí redundantních snímků ve videu. Práce obsahuje základní seznámení s neuronovými sítěmi a souvisejících dat. Dále popisuje základní architektury neuronových sítí. Nejvíce je kladen důraz na konvoluční neuronové sítě, které jsou v oblasti zpracování obrazu stěžejní. Dalšímu přiblížení podléhá matematická vektorová redukce PCA a popis euklidovské vzdálenosti. Teoretickou část uzavírají informace o K Means clusteringu. Implementace je poté realizována za pomocí frameworku Tensorflow s API od Keras.
The work deals with machine learning and application in the field of video summarization. The thesis includes a basic introduction to neural networks and related data. It also describes the basic architectures of neural networks. The greatest emphasis is placed on convolutional neural networks, which are pivotal in the field of image processing. A further approximation is subject to the mathematical vector reduction of PCA and the Euclidean distance description. The theoretical part closes with information about K Means clustering. The implementation is then realized using the Tensorflow framework with API from Keras.
Description
Citation
MATĚJEK, L. Použití hlubokých neuronových sítí pro sumarizaci videa [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií. 2023.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
bez specializace
Comittee
prof. Ing. Milan Sigmund, CSc. (předseda) doc. Ing. Martin Štumpf, Ph.D. (místopředseda) Ing. Aleš Povalač, Ph.D. (člen) prof. Ing. Jiří Sobota, Dr. (člen) doc. Dr. Ing. Pavel Horský (člen)
Date of acceptance
2023-06-06
Defence
Student prezentuje výsledky své diplomové práce. Následně odpovídá na dotazy vedoucího a oponenta práce a na dotazy členů zkušební komise. doc. Štumpf: K čemu je navržený algoritmus sumarizace využitelný v praxi? Student uvádí příklady využití v praxi. prof. Sigmund: Na základě čeho jste vybíral vzorek pozorovatelů/hodnotitelů? Student diskutuje využitý a veřejně dostupný dataset. doc. Horský: Jakým způsobem je algoritmus optimalizovaný pro rychlost? Student odpovídá podrobně.
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení
DOI
Collections
Citace PRO