Název: Porovnání signaturových a sémantických podobnostních modelů
Překlad názvu: Comparison of signature-based and semantic similarity models
Autoři: Kovalčík, Gregor ; Lokoč, Jakub (vedoucí práce) ; Mráz, František (oponent)
Typ dokumentu: Bakalářské práce
Rok: 2017
Jazyk: eng
Abstrakt: Content-based image retrieval and similarity search has been investigated for several decades with many different approaches proposed. This thesis fo- cuses on a comparison of two orthogonal similarity models on two different im- age retrieval tasks. More specifically, traditional image representation models based on feature signatures are compared with models based on state-of-the-art deep convolutional neural networks. Query-by-example benchmarking and tar- get browsing tasks were selected for the comparison. In a thorough experimental evaluation, we confirm that models based on deep convolutional neural networks outperform the traditional models. However, in the target browsing scenario, we show that the traditional models could still represent an effective option. We have also implemented a feature signature extractor into the OpenCV library in order to make the source codes available for the image retrieval and computer vision community. 1
Klíčová slova: barevné signatury; CNN deskriptory; podobnostní vyhledávání; vyhledávání v obrázcích; CNN descriptors; color signatures; image retrieval; similarity search

Instituce: Fakulty UK (VŠKP) (web)
Informace o dostupnosti dokumentu: Dostupné v digitálním repozitáři UK.
Původní záznam: http://hdl.handle.net/20.500.11956/90464

Trvalý odkaz NUŠL: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-365061


Záznam je zařazen do těchto sbírek:
Školství > Veřejné vysoké školy > Univerzita Karlova > Fakulty UK (VŠKP)
Vysokoškolské kvalifikační práce > Bakalářské práce