Název:
Získávání znalostí z multimediálních databází
Překlad názvu:
Knowledge Discovery in Multimedia Databases
Autoři:
Jurčák, Petr ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2009
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Práce je věnována tématu problematiky získávání znalostí z databází. Je zaměřena na základní metody klasifikace a predikce pro dolování dat. Dále se práce zaobírá extrakci nízkoúrovňových rysů z video dat a obrázků, a také shrnuje poznatky z podobnostního vyhledávání v multimediálním obsahu a indexaci tohoto typu dat. Závěr je věnován implementaci vybrané klasifikační metody a porovnání dosažených výsledků s nástrojem LibSVM.
This master's thesis is dedicated to theme of knowledge discovery in Multimedia Databases, especially basic methods of classification and prediction used for data mining. The other part described about extraction of low level features from video data and images and summarizes information about content-based search in multimedia content and indexing this type of data. Final part is dedicated to implementation Gaussian mixtures model for classification and compare the final result with other method SVM.
Klíčová slova:
dolování dat; Expectation Maximization; Gaussian mixture model; klasifikace; libSVM; MPEG-7; multimediální databáze; nízkoúrovňové rysy; predikce; shlukování; TRECVid.; Získávání znalostí z databází; classification; clustering; Data Mining; Expectation Maximization; Gaussian mixture model; Knowledge Discovery in Multimedia Databases; libSVM; low level features; MPEG-7; Multimedia Database Technologies; prediction; TRECVid
Instituce: Vysoké učení technické v Brně
(web)
Informace o dostupnosti dokumentu:
Plný text je dostupný v Digitální knihovně VUT. Původní záznam: http://hdl.handle.net/11012/53805