|
|
Vyhledávání fotografií v databázi podle příkladu
Dobrotka, Matúš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Táto práce se zabývá vyhledáváním fotografií v databázi podle příkladu. Práce byla vytvo\-ře\-na s cílem vyvinout aplikaci, která bude porovnávat různé přístupy vyhledávání fotografií v databázi. Jedná se o základní přístup, který spočívá v detekci klíčových bodů, extrakci lokálních příznaků a tvorbě vizuálního slovníku algoritmem shlukování - k-means. Pomocí vizuálního slovníku je spočítán histogram četnosti výskytu vizuálních slov - Bag of Words (BoW), který reprezentuje fotografii jako celek. Po aplikování vhodné metriky dojde k vyhledání podobných fotografií. Druhý přístup představují hluboké konvoluční neuronové sítě (DCNN), které jsou využity k extrakci příznakových vektorů. Tyto vektory jsou použity na tvorbu vizuálního slovníku, který slouží opět k výpočtu BoW. Postup je pak podobný jako v prvním přístupu. Třetí přístup počítá s extrahovanými vektory z DCNN jako s BoW vektory. Následuje aplikace vhodné metriky a vyhledání podobných fotografií. V závěru práce jsou popsány použity přístupy, uvedeny experimenty a závěrečné vyhodnocení.
|
|
|
Detekce Akustického Prostředí z Řeči
Dobrotka, Matúš ; Glembek, Ondřej (oponent) ; Matějka, Pavel (vedoucí práce)
Téma tejto diplomovej práce je klasifikácia audio nahrávky do 15 tried akustických prostredí, v ktorých sa ľudia bežne nachádzajú. Práca popisuje 2 metódy založené na GMM a i-vektoroch a ich vzájomnú fúziu. Na dátach zo súťaže DCASE dosiahol najlepší GMM systém úspešnosť 60.4% a i-vektor systém 68.4%. Fúzia GMM systému a najlepšieho i-vektor systému výsledok ešte zlepšila na 69.3%, čo by v dobe súťaže stačilo na 20. miesto z 98 odovzdaných systémov z celého sveta.
|
|
|
Detekce Akustického Prostředí z Řeči
Dobrotka, Matúš ; Glembek, Ondřej (oponent) ; Matějka, Pavel (vedoucí práce)
Téma tejto diplomovej práce je klasifikácia audio nahrávky do 15 tried akustických prostredí, v ktorých sa ľudia bežne nachádzajú. Práca popisuje 2 metódy založené na GMM a i-vektoroch a ich vzájomnú fúziu. Na dátach zo súťaže DCASE dosiahol najlepší GMM systém úspešnosť 60.4% a i-vektor systém 68.4%. Fúzia GMM systému a najlepšieho i-vektor systému výsledok ešte zlepšila na 69.3%, čo by v dobe súťaže stačilo na 20. miesto z 98 odovzdaných systémov z celého sveta.
|
|
|
Vyhledávání fotografií v databázi podle příkladu
Dobrotka, Matúš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Táto práce se zabývá vyhledáváním fotografií v databázi podle příkladu. Práce byla vytvo\-ře\-na s cílem vyvinout aplikaci, která bude porovnávat různé přístupy vyhledávání fotografií v databázi. Jedná se o základní přístup, který spočívá v detekci klíčových bodů, extrakci lokálních příznaků a tvorbě vizuálního slovníku algoritmem shlukování - k-means. Pomocí vizuálního slovníku je spočítán histogram četnosti výskytu vizuálních slov - Bag of Words (BoW), který reprezentuje fotografii jako celek. Po aplikování vhodné metriky dojde k vyhledání podobných fotografií. Druhý přístup představují hluboké konvoluční neuronové sítě (DCNN), které jsou využity k extrakci příznakových vektorů. Tyto vektory jsou použity na tvorbu vizuálního slovníku, který slouží opět k výpočtu BoW. Postup je pak podobný jako v prvním přístupu. Třetí přístup počítá s extrahovanými vektory z DCNN jako s BoW vektory. Následuje aplikace vhodné metriky a vyhledání podobných fotografií. V závěru práce jsou popsány použity přístupy, uvedeny experimenty a závěrečné vyhodnocení.
|
host ::
RSS.