Original title:
Automatická kategorizace fotografií podle obsahu
Translated title:
Automatic Content-Based Image Categorization
Authors:
Němec, Ladislav ; Španěl, Michal (referee) ; Veľas, Martin (advisor) Document type: Bachelor's theses
Year:
2015
Language:
cze Publisher:
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií Abstract:
[cze][eng]
Tato práce se zabývá problematikou klasifikace fotografií podle obsahu. Hlavním cílem práce je implementace aplikace, která je schopná tuto kategorizaci provádět. Řešení se sestává z variabilního systému využívajícího extrakce lokálních příznaků v obraze a vytvoření vizuálního slovníku metodou k-means. Aplikace využívá Bag of Words reprezentace jako globální funkce pro popis každé fotografe. Poslední složkou tohoto systému je klasifikace prováděná na základě Support Vector Machines. V poslední kapitole jsou představeny výsledky experimentování s tímto systémem.
This thesis deals with automatic content-based image classification. The main goal of this work is implementation of application which is able to perform this task automatically. The solution consists of variable system using local image features extraction and visual vocabulary built by k-means method. Bag Of Words representation is used as a global feature describing each image. Support Vector Machines - the final component of this system - perform the classification based on this representation. In the last chapter, the results of this experimental system are presented.
Keywords:
automatic content-based image categorization; Bag Of Words; interesting points; k-means; local features; OpenCV library.; Support Vector Machines; SURF; visual codebook; visual word; Automatická kategorizace fotografií; Bag Of Words; k-means; knihovna OpenCV.; lokální příznaky; Support Vector Machines; SURF; visuální slova; visuální slovník; význačné body
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/11012/52346