Získávání znalostí z obrazových databází - Jaroš, Ondřej (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2010)
Tato diplomová práce je zaměřena na problematiku získávání znalostí z databází, především pak na metody klasifikace a predikce. Tyto metody jsou zde podrobně popsány. Dále se práce zabývá obecně multimediálními databázemi a způsobem, jakým jsou do těchto databází data ukládána. Především jsou tu pak popsány metody pro nízkoúrovňové zpracování obrazových a video dat. V praktické části se diplomová práce zaměřuje na implementaci metody GMM používané pro extrakci nízkoúrovňových rysů z video dat a obrázků. V dalších částech jsou popsána vstupní data a nástroje, se kterými byla implementovaná metoda porovnávána. Poslední část se zaměřuje na experimenty porovnávající účinnost extrakce rysů vysoké úrovně z nízkoúrovňových dat implementované metody a vybraného klasifikačního nástroje LibSVM.

This thesis is focused on knowledge discovery from databases, especially on methods of classification and prediction. These methods are described in detail.  Furthermore, this work deals with multimedia databases and the way these databases store data. In particular, the method for processing low-level image and video data is described.  The practical part of the thesis focuses on the implementation of this GMM method used for extracting low-level features of video data and images. In other parts, input data and tools, which the implemented method was compared with, are described.  The last section focuses on experiments comparing extraction efficiency features of high-level attributes of low-level data and the methods implemented in selected classification tools LibSVM.
Knowledge Discovery in Image Databases
Keywords: Získávání znalostí z databází; multimediální databáze; dolování dat; klasifikace; predikce; nízkoúrovňové rysy; Gaussian Mixture Model; SVM; Bayesovská klasifikace; LibSVM; TRECVid; Knowledge Discovery of databases; multimedia databases; data mining; classification; prediction; low-level features; Gaussian Mixture Model; SVM; Bayesan classification; LibSVM; TRECVid