Získávání znalostí z multimediálních databází - Málik, Peter (Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií, 2011)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou získávání znalostí z multimediálních databází. Obsahuje obecný princip získávání znalostí z databází. Důraz je kladen na metody shlukové analýzy pro dolování dat v rozsáhlých a multidimenzionálních databázích. Dále tahle práce obsahuje úvod do multimediálních databází se zaměřením se na extrakci nízkourovňových vizuálních rysů z obrázkú a video dat. Praktickou částí práce je potom implementace metod BIRCH, DBSCAN a k-means určených pro shlukovou analýzu. Závěr je věnován experimentům nad datovou sadou TRECVid 2008 a popisu dosažených výsledků.

This master"s thesis deals with the knowledge discovery in multimedia databases. It contains general principles of knowledge discovery in databases, especially methods of cluster analysis used for data mining in large and multidimensional databases are described here. The next chapter contains introduction to multimedia databases, focusing on the extraction of low level features from images and video data. The practical part is then an implementation of the methods BIRCH, DBSCAN and k-means for cluster analysis. Final part is dedicated to experiments above TRECVid 2008 dataset and description of achievements.
Knowledge Discovery in Multimedia Databases
Keywords: Získávání znalostí z databází; dolování dat; shlukování; shluková analýza; multimediální databáze; nízkoúrovňové vizuální rysy; BIRCH; DBSCAN; k-means; RapidMiner; TRECVid; Trecvid Search; Knowledge discovery in databases; data mining; clustering; cluster analysis; multimedia databases; low level visual features; BIRCH; DBSCAN; k-means; RapidMiner; TRECVid; Trecvid Search