|
|
Automatická anotace obrazu
Hegmon, Jiří ; Karásek, Jan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Rozeznávání a porovnávání obrazu je jedním z hlavních problémů a okruhů oboru počitačového vidění. Tato práce k těmto dvěma problémům připojuje třetí, rozpoznání semantiky, významu obrazu, tzv. anotaci nebo label. Práce využívá znalosti metod rozpoznávání podobnosti obrazů k vytvoření nástroje, který je schopen na základě trénovací množiny obrazů a anotací vytvořit skupinu nejpravděpodobnějších anotací pro danou testovací množinu obrazů. Tato práce představuje několik druhů testovacích množin vhodných pro rozpoznávání anotačních informací u obrazů. Následně je vybrána nejvhodnější množina s potřebnou velikostí trénovací množiny a dostatkem informací v anotacích. Na základě této trénovací množiny je navrhnut algoritmus pro snadné načtení testovací množiny bez velkých nároků na výkon počítače. Vyhodnocení anotačních informací testovací množiny je prováděno na základě různých podobnostních algoritmů. Na počátku této práce byly použity jednoduché, ale nepříliš efektivní metody MSE a porovnání barevných histogramů, postupně bylo ale nutno přejít k použítí náročnějších metod (jako je například Tamura, Gabor, CEDD nebo různé druhy hostistogramů). Výsledky tohoto porovnání jsou nakonec brány pro vyhodnocení pravděpodobnosti výskytu dané anotace pro daný obrázek určené testovací množiny. Na závěr práce je provedeno vyhodnocení přesnosti určení anotace na základě informací z použitých trénovacích množin.
|
|
|
Anotace obrazu a videa formou hry
Skowronek, Ondřej ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problémem získávání anotací k obrazu a videím. Tento problém řeší za pomocí crowdsourcingové přístupu. Pro řešení tohoto problému byly v práci navrženy a implementovány crowdsourcingové hry pro získávání anotací. Tyto hry v testování prokázali velkou kvalitu získaných anotací a oblíbenost u uživatelů. Spuštění těchto her v širším měřítku by mohlo přispět k vytvoření velké databáze anotovaných videí a obrázků.
|
|
|
Anotace obrazu a videa formou hry
Skowronek, Ondřej ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problémem získávání anotací k obrazu a videím. Tento problém řeší za pomocí crowdsourcingové přístupu. Pro řešení tohoto problému byly v práci navrženy a implementovány crowdsourcingové hry pro získávání anotací. Tyto hry v testování prokázali velkou kvalitu získaných anotací a oblíbenost u uživatelů. Spuštění těchto her v širším měřítku by mohlo přispět k vytvoření velké databáze anotovaných videí a obrázků.
|
|
|
Automatická anotace obrazu
Hegmon, Jiří ; Karásek, Jan (oponent) ; Burget, Radim (vedoucí práce)
Rozeznávání a porovnávání obrazu je jedním z hlavních problémů a okruhů oboru počitačového vidění. Tato práce k těmto dvěma problémům připojuje třetí, rozpoznání semantiky, významu obrazu, tzv. anotaci nebo label. Práce využívá znalosti metod rozpoznávání podobnosti obrazů k vytvoření nástroje, který je schopen na základě trénovací množiny obrazů a anotací vytvořit skupinu nejpravděpodobnějších anotací pro danou testovací množinu obrazů. Tato práce představuje několik druhů testovacích množin vhodných pro rozpoznávání anotačních informací u obrazů. Následně je vybrána nejvhodnější množina s potřebnou velikostí trénovací množiny a dostatkem informací v anotacích. Na základě této trénovací množiny je navrhnut algoritmus pro snadné načtení testovací množiny bez velkých nároků na výkon počítače. Vyhodnocení anotačních informací testovací množiny je prováděno na základě různých podobnostních algoritmů. Na počátku této práce byly použity jednoduché, ale nepříliš efektivní metody MSE a porovnání barevných histogramů, postupně bylo ale nutno přejít k použítí náročnějších metod (jako je například Tamura, Gabor, CEDD nebo různé druhy hostistogramů). Výsledky tohoto porovnání jsou nakonec brány pro vyhodnocení pravděpodobnosti výskytu dané anotace pro daný obrázek určené testovací množiny. Na závěr práce je provedeno vyhodnocení přesnosti určení anotace na základě informací z použitých trénovacích množin.
|
host ::
RSS.