Original title: Vyhledávání obrazu na základě podobnosti
Translated title: Image search using similarity measures
Authors: Harvánek, Martin ; Mašek, Jan (referee) ; Burget, Radim (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2014
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta elektrotechniky a komunikačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
V práci sú implementované metódy: kruhových sektorov, momentov farieb, vektoru spojitych farieb a Gáborových filtrov, ktoré sú založené na obrazových charakteristikách nízkej úrovne. Tieto metódy boli vyhodnotené po nájdení optimálnych parametrov. Hľadanie optimálnych parametrov metód je realizované pomocou presnosti klasifikácie učiacich sa algoritmov a operátora krížová validácia v programe RapidMiner. Implementované metódy sú hodnotené na základe celkovej priemernej precíznosti nad množinou obrazov s desiatimi kategóriami - starodávne budovy, pláž, autobus, dinosaurus, slon, kvet, jedlo, kôň, hora, domorodci. Implementovanou modifikáciou (farebný priestor HSB + štatistická funkcia median) metódy kruhových sektorov je dosiahnutá o 8 % vyššia presnosť klasifikácie ako pôvodna metóda uvedená v literatúre. Kombináciou metód momentov farieb, kruhových sektorov a Gáborových filtrov s pridelenými váhovými koeficientami, bol dosiahnutý najlepší výsledok celkovej priemernej precíznosti na úrovni 70,48 % zo všetkých implementovaných metód. There are these methods implemented: circular sectors, color moments, color coherence vector and Gabor filters, they are based on low-level image features. These methods were evaluated after their optimal parameters were found. The finding of optimal parameters of methods is done by measuring of classification accuracy of learning operators and usage of operator cross validation on images in program RapidMiner. Implemented methods are evaluated on these image categories - ancient, beach, bus, dinousaur, elephant, flower, food, horse, mountain and natives, based on total average precision. The classification accuracy result is increased by 8 % by implemented modification (HSB color space + statistical function median) of original method circular sectors. The combination of methods color moments, circular sectors and Gabor filters with weighted ratio gives the best total average precision at 70,48 % and is the best method among all implemented methods.
Keywords: circular sectors; classification accuracy; color coherence vector; color moments; cross validation; Gabor filters; image features; Similarity metrics; charakteristiky obrazu; Gáborove filtre; kruhové sektory; krížová validácia; Metrika podobnosti; momenty farieb; presnosť klasifikácie; vektor spojitých farieb

Institution: Brno University of Technology (web)
Document availability information: Fulltext is available in the Brno University of Technology Digital Library.
Original record: http://hdl.handle.net/11012/32953

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-220654


The record appears in these collections:
Universities and colleges > Public universities > Brno University of Technology
Academic theses (ETDs) > Master’s theses