Original title: Strojové učení v klasifikaci obrazu
Translated title: Machine Learning in Image Classification
Authors: Král, Jiří ; Španěl, Michal (referee) ; Hradiš, Michal (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2011
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Práce se zabývá hledáním a analýzou statistických modelů a algoritmických postupů, které mají potenciál zlepšit výsledky FIT VUT v Brně na soutěžích zabývajících se klasifi kací obrazu jako jsou ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge a TRECVID. V práci byl otestován multinomiální model, také byl použit model Phonotactic Intersession Variation Compensation (PIVCO) pro adaptaci náhodných vlivů v obrazové reprezentaci a dále pak pro redukci dimenzionality. Dále byl analyzován model KPCA, kterým se emulovala Kernel SVM klasi kace. Všechny statistické modely byly testovány na Pascal VOC 2007 datasetu. This project deals vith analysis and testing of algorithms and statistical models, that could potentionaly improve resuts of FIT BUT in ImageNet Large Scale Visual Recognition Challenge and TRECVID. Multinomial model was tested. Phonotactic Intersession Variation Compensation (PIVCO) model was used for reducing random e ffects in image representation and for dimensionality reduction. PIVCO - dimensionality reduction achieved the best mean average precision while reducing to one-twenyth of original dimension. KPCA model was tested to approximate Kernel SVM. All statistical models were tested on Pascal VOC 2007 dataset.
Keywords: Dimensionality reduction; Image classi cation; Kernel PCA; Machine Learning; Multinomial model; PIVCO; Kernel PCA; Klasi fikace obrazu; Multinomiální model; PIVCO; Redukce dimenzionality; Strojové učení

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/11012/54210

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-237067


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