|
|
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.
|
|
|
Vyhledávání v multimodálních databázích
Krejčíř, Tomáš ; Stryka, Lukáš (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá uložením a efektivním vyhledáváním velkých kolekcí multimediálních dokumentů. Tato oblast se nazývá vyhledávání informací. Multimediální dokumenty jsou reprezentovány vektory ve vysoko-dimenzionálním prostoru, neboť v takto modelované kolekci dokumentů lze jednodušeji definovat sémantiku i mechanismus samotného vyhledávání. Tento dokument popisuje řešení problému efektivního vyhledávání v kolekcích snímků, od extrakce rysů až po vyhledávání. Podrobněji pojednává o podobnostním vyhledávání založeném na metrickém prostoru, které využívá vzdálenostní funkce, jako např. Euklidovu, Chebyshevovu nebo Mahalanobisovu, pro porovnání globálních rysů a kosinovou větu pro porovnání lokálních rysů. Experimenty provedené na datové sadě TRECVid porovnávají implementované vzdálenostní funkce, ze kterých se pro globální rysy nejvhodnější ukázala Mahalanobisova vzdálenost a pro lokální rysy kosinová věta.
|
|
|
Vyhledávání v multimodálních databázích
Krejčíř, Tomáš ; Stryka, Lukáš (oponent) ; Chmelař, Petr (vedoucí práce)
Práce se zabývá uložením a efektivním vyhledáváním velkých kolekcí multimediálních dokumentů. Tato oblast se nazývá vyhledávání informací. Multimediální dokumenty jsou reprezentovány vektory ve vysoko-dimenzionálním prostoru, neboť v takto modelované kolekci dokumentů lze jednodušeji definovat sémantiku i mechanismus samotného vyhledávání. Tento dokument popisuje řešení problému efektivního vyhledávání v kolekcích snímků, od extrakce rysů až po vyhledávání. Podrobněji pojednává o podobnostním vyhledávání založeném na metrickém prostoru, které využívá vzdálenostní funkce, jako např. Euklidovu, Chebyshevovu nebo Mahalanobisovu, pro porovnání globálních rysů a kosinovou větu pro porovnání lokálních rysů. Experimenty provedené na datové sadě TRECVid porovnávají implementované vzdálenostní funkce, ze kterých se pro globální rysy nejvhodnější ukázala Mahalanobisova vzdálenost a pro lokální rysy kosinová věta.
|
|
|
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.