|
|
Vyhledávání informací TRECVid Search
Čeloud, David ; Mlích, Jozef (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá vyhledáváním informací. Její náplní je sumarizace znalostí z oblasti vyhledávání informací. Začíná úvodem do problematiky vyhledávání informací. Dále práce podává přehled o modelech používaných ve vyhledávání informací, představuje používaná data a uvádí aktuální problémy v oblasti vyhledávání informací a jejich možná řešení. V praktické části se diplomová práce zaměřuje na implementaci metod vyhledávání informací v textových datech. Poslední část práce je věnována experimentům s vytvořenými metodami vyhledávání informací.
|
|
|
Získávání znalostí z multimediálních databází
Málik, Peter ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou získávání znalostí z multimediálních databází. Obsahuje obecný princip získávání znalostí z databází. Důraz je kladen na metody shlukové analýzy pro dolování dat v rozsáhlých a multidimenzionálních databázích. Dále tahle práce obsahuje úvod do multimediálních databází se zaměřením se na extrakci nízkourovňových vizuálních rysů z obrázkú a video dat. Praktickou částí práce je potom implementace metod BIRCH, DBSCAN a k-means určených pro shlukovou analýzu. Závěr je věnován experimentům nad datovou sadou TRECVid 2008 a popisu dosažených výsledků.
|
|
|
Získávání znalostí z obrazových databází
Jaroš, Ondřej ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
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.
|
|
|
Získávání znalostí z multimediálních databází
Jurčák, Petr ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Práce je věnována tématu problematiky získávání znalostí z databází. Je zaměřena na základní metody klasifikace a predikce pro dolování dat. Dále se práce zaobírá extrakci nízkoúrovňových rysů z video dat a obrázků, a také shrnuje poznatky z podobnostního vyhledávání v multimediálním obsahu a indexaci tohoto typu dat. Závěr je věnován implementaci vybrané klasifikační metody a porovnání dosažených výsledků s nástrojem LibSVM.
|
|
|
Získávání znalostí z multimediálních databází
Jirmásek, Tomáš ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá problematikou získávání znalostí z databází. Důraz je kladen zejména na základní metody klasifikace a predikce pro dolování dat. Dále tato práce obsahuje úvod do multimediálních databází a získávání znalostí z těchto databází. Cílem části zabývající se aplikací dolování z multimediálních dat bylo zaměřit se na extrakci nízkoúrovňových rysů z video dat a obrázků. V dalších částech je uveden popis používaných dat a výsledky experimentů prováděných nad těmito daty v nástrojích RapidMiner, LibSVM a pomocí vlastní vytvořené aplikace. Závěr práce obsahuje porovnání použitých metod pro extrakci rysů vysoké úrovně z nízkoúrovňového popisu dat.
|
|
|
Vyhledávání informací
Šabatka, Pavel ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Cílem této práce je shrnutí teoretických poznatků v oblasti vyhledávání informací. Dokument obsahuje matematické modely, které lze použít pro algoritmy vyhledávající informace, a to včetně způsobu jejich hodnocení. Rozebírá specifika obrazových a textových dat. Praktickou částí práce je potom implementace algoritmu vyhledávání záběrů ve videu v datové sadě TRECVid 2009 a to na základě vysokoúrovňových rysů. Specifikem tohoto algoritmu je využití internetových vyhledávačů pro získávání podobnosti termů. Práce obsahuje podrobný popis implementovaného algoritmu a to včetně postupu jeho ladění a závěrů z jeho testování.
|
|
|
Vyhledávání informací TRECVid Search
Čeloud, David ; Mlích, Jozef (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Tato diplomová práce se zabývá vyhledáváním informací. Její náplní je sumarizace znalostí z oblasti vyhledávání informací. Začíná úvodem do problematiky vyhledávání informací. Dále práce podává přehled o modelech používaných ve vyhledávání informací, představuje používaná data a uvádí aktuální problémy v oblasti vyhledávání informací a jejich možná řešení. V praktické části se diplomová práce zaměřuje na implementaci metod vyhledávání informací v textových datech. Poslední část práce je věnována experimentům s vytvořenými metodami vyhledávání informací.
|
|
|
Vyhledávání informací
Šabatka, Pavel ; Bartík, Vladimír (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Cílem této práce je shrnutí teoretických poznatků v oblasti vyhledávání informací. Dokument obsahuje matematické modely, které lze použít pro algoritmy vyhledávající informace, a to včetně způsobu jejich hodnocení. Rozebírá specifika obrazových a textových dat. Praktickou částí práce je potom implementace algoritmu vyhledávání záběrů ve videu v datové sadě TRECVid 2009 a to na základě vysokoúrovňových rysů. Specifikem tohoto algoritmu je využití internetových vyhledávačů pro získávání podobnosti termů. Práce obsahuje podrobný popis implementovaného algoritmu a to včetně postupu jeho ladění a závěrů z jeho testování.
|
|
|
Získávání znalostí z obrazových databází
Jaroš, Ondřej ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
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.
|
|
|
Získávání znalostí z multimediálních databází
Jurčák, Petr ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Práce je věnována tématu problematiky získávání znalostí z databází. Je zaměřena na základní metody klasifikace a predikce pro dolování dat. Dále se práce zaobírá extrakci nízkoúrovňových rysů z video dat a obrázků, a také shrnuje poznatky z podobnostního vyhledávání v multimediálním obsahu a indexaci tohoto typu dat. Závěr je věnován implementaci vybrané klasifikační metody a porovnání dosažených výsledků s nástrojem LibSVM.
|
host ::
RSS.