Vyhledávání graffiti tagů podle podobnosti

Simple item page
but.committeeprof. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) prof. Ing. Adam Herout, Ph.D. (místopředseda) doc. Ing. Vítězslav Beran, Ph.D. (člen) doc. Ing. Vladimír Janoušek, Ph.D. (člen) prof. Ing. Hana Kubátová, CSc. (člen) Ing. Josef Strnadel, 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 " B ". Otázky u obhajoby: Výpočet podobnosti není v současné podobě plně invariantní vůči rotaci nebo jiným transformacím. Graffiti, které bude záměrně nakresleno zkresleně, nebude rozpoznáno (např. některé prvky budou větší, než jaké jsou na záznamech v databázi, nebo bude hodně otočené). Jak by bylo možné takové situace řešit?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorHradiš, Michalcs
dc.contributor.authorGrünseisen, Vojtěchcs
dc.contributor.refereeJuránek, Romancs
dc.date.available2016-06-14cs
dc.date.created2013cs
dc.description.abstractTato práce se zaměřuje na možnost využití současných metod a algoritmů počítačového vidění za účelem automatického hledání podobností mezi tzv. graffiti tagy. Takto označujeme takové graffiti, které slouží jako rychlý a jednoduchý podpis autora. Práce popisuje vývoj a implementaci systému typu CBIR, sloužícího k vyhledání podobných graffiti tagů z databáze obrázků. Za tímto účelem zkoumá obrazovou podobnost pomocí lokálních příznaků, zejména příznaků self-similarity.cs
dc.description.abstractThis work focuses on a possibility of using current computer vision alghoritms and methods for automatic similarity matching of so called graffiti tags. Those are such graffiti, that are used as a fast and simple signature of their authors. The process of development and implementation of CBIR system, which is created for this task, is described. For the purposes of finding images similarity, local features are used, most notably self-similarity features.en
dc.description.markBcs
dc.identifier.citationGRÜNSEISEN, V. Vyhledávání graffiti tagů podle podobnosti [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2013.cs
dc.identifier.other78635cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/53556
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsPřístup k plnému textu prostřednictvím internetu byl licenční smlouvou omezen na dobu 3 roku/letcs
dc.subjectgraffiti tagycs
dc.subjectgraffiti vandalismuscs
dc.subjectpodobnost obrázků na základě obsahucs
dc.subjectvyhledávání obrázků v databázics
dc.subjectporovnávání podobných podpisůcs
dc.subjectobrazové příznakycs
dc.subjectSURFcs
dc.subjectself-similaritycs
dc.subjectplanární homografiecs
dc.subjectRANSACcs
dc.subjectvizuální slovníkcs
dc.subjectgraffiti tagsen
dc.subjectgraffiti vandalismen
dc.subjectcontent based image similarityen
dc.subjectimage retrieval from large databseen
dc.subjectsignature similarity matchingen
dc.subjectimage featuresen
dc.subjectSURFen
dc.subjectself-similarityen
dc.subjectplanar homographyen
dc.subjectRANSACen
dc.subjectvisual vocabularyen
dc.titleVyhledávání graffiti tagů podle podobnostics
dc.title.alternativeGraffiti Tag Retrievalen
dc.typeTextcs
dc.type.drivermasterThesisen
dc.type.evskpdiplomová prácecs
dcterms.dateAccepted2013-06-14cs
dcterms.modified2020-05-09-23:42:39cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid78635en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2025.03.26 15:16:14en
sync.item.modts2025.01.17 14:35:16en
thesis.disciplinePočítačová grafika a multimédiacs
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 - 1 of 1
Thumbnail Image
Name:
review_78635.html
Size:
1.44 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
file review_78635.html
Download
Collections
2013