Original title: Získávání znalostí z obrazových databází
Translated title: Knowledge Discovery in Image Databases
Authors: Jaroš, Ondřej ; Řezníček, Ivo (referee) ; Chmelař, Petr (advisor)
Document type: Master’s theses
Year: 2010
Language: cze
Publisher: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract: [cze] [eng]
Tato diplomová práce je zaměřena na problematiku získávání znalostí z databází, především pak na metody klasifikace a predikce. Tyto metody jsou zde podrobně popsány. Dále se práce zabývá obecně multimediálními databázemi a způsobem, jakým jsou do těchto databází data ukládána. Především jsou tu pak popsány metody pro nízkoúrovňové zpracování obrazových a video dat. V praktické části se diplomová práce zaměřuje na implementaci metody GMM používané pro extrakci nízkoúrovňových rysů z video dat a obrázků. V dalších částech jsou popsána vstupní data a nástroje, se kterými byla implementovaná metoda porovnávána. Poslední část se zaměřuje na experimenty porovnávající účinnost extrakce rysů vysoké úrovně z nízkoúrovňových dat implementované metody a vybraného klasifikačního nástroje LibSVM. This thesis is focused on knowledge discovery from databases, especially on methods of classification and prediction. These methods are described in detail.  Furthermore, this work deals with multimedia databases and the way these databases store data. In particular, the method for processing low-level image and video data is described.  The practical part of the thesis focuses on the implementation of this GMM method used for extracting low-level features of video data and images. In other parts, input data and tools, which the implemented method was compared with, are described.  The last section focuses on experiments comparing extraction efficiency features of high-level attributes of low-level data and the methods implemented in selected classification tools LibSVM.
Keywords: Bayesan classification; classification; data mining; Gaussian Mixture Model; Knowledge Discovery of databases; LibSVM; low-level features; multimedia databases; prediction; SVM; TRECVid; Bayesovská klasifikace; dolování dat; Gaussian Mixture Model; klasifikace; LibSVM; multimediální databáze; nízkoúrovňové rysy; predikce; SVM; TRECVid; Získávání znalostí z databází

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/11012/54297

Permalink: http://www.nusl.cz/ntk/nusl-596042


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