Název:
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Překlad názvu:
Automatic Photography Categorization
Autoři:
Veľas, Martin ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce) Typ dokumentu: Diplomové práce
Rok:
2013
Jazyk:
cze
Nakladatel: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstrakt: [cze][eng]
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo experimentovat s pokročilými technikami reprezentace obrazu a vytvoření klasifikátoru, který je schopen zpracovat s dostatečnou přesnosí a rychlostí velkou sadu obrazových dat. Základní řešení s využitím vizuálních slovníků je obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných příznaků pro popis obrazu, měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům a využití segmentace při budování vizuálního slovníku. Pro dosažní efektivity klasifikátoru jsou využity lineární SVM s explicitním vložením dat. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
This thesis deals with content based automatic photo categorization. The aim of the work is to experiment with advanced techniques of image represenatation and to create a classifier which is able to process large image dataset with sufficient accuracy and computation speed. A traditional solution based on using visual codebooks is enhanced by computing color features, soft assignment of visual words to extracted feature vectors, usage of image segmentation in process of visual codebook creation and dividing picture into cells. These cells are processed separately. Linear SVM classifier with explicit data embeding is used for its efficiency. Finally, results of experiments with above mentioned techniques of the image categorization are discussed.
Klíčová slova:
bag of words; barevné korelogramy; barevné příznaky; dělení obrazu; experimenty; k-dimenzionální strom; k-means; kategorizace fotografii; klasifikátor; knihovna OpenCV; lokální příznaky; měkké přirazení; segmentace obrazu; shlukování; SIFT; support vector machines; SURF; tagování; vizuální slovník; vizuální slovy; význačné body; bag of words; classifier; clustering; color correlograms; color features; dividing of image; experiments; image segmentation; interesting points; k-dimensional tree; k-means; local features; OpenCV library; photo categorization; SIFT; soft assignment; support vector machines; SURF; tagging; visual codebook; visual word
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/11012/53542