Original title: Automatické označování obrázků
Translated title: Automatic Image Labelling
Authors: Sýkora, Michal ; Beran, Vítězslav (referee) ; Hradiš, Michal (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2012
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato práce se zabývá automatickým zařazováním obrázků do sémantických tříd na základě jejich obsahu. Hlavně různými způsoby klasifikace založenými na SVM. Hlavním cílem této práce je zlepšit přesnost klasifikace na velkých datových sadách. Práce se zabývá jak lineárními tak i nelineárními SVM klasifikátory a také možností použítí RBM pro transformaci příznaků pro lineární SVM klasifikátory. Dále jsou všechny tyto přístupy srovnány. Srovnává se nejen přesnost, ale i časová náročnost, využití zdrojů a možnosti budoucího pokračování ve výzkumu. This work focuses on automatic classification of images into semantic classes based on their contentc, especially in using SVM classifiers. The main objective of this work is to improve classification accuracy on large datasets. Both linear and nonlinear SVM classifiers are considered. In addition, the possibility of transforming features by Restricted Boltzmann Machines and using linear SVM is explored as well. All these approaches are compared in terms of accuracy, computational demands, resource utilization, and possibilities for future research.
Keywords: image processing; machine learning; RBM; SGE; SVM; SVM kernel; RBM; SGE; strojové učení; SVM; SVM jádra; zpracování obrazu

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/11012/53596

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-236453


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