|
|
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.
|
|
|
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
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.
|
|
|
Exploration of Multimedia Collections
Moško, Juraj ; Skopal, Tomáš (vedoucí práce)
Vyhľadávacie systémy nad multimediálnymi databázami sú určené k poskytnutiu metód a užívateľského rozhrania pre užívateľov, ktorý chcú získať konkrétne dáta z multimediálnej kolekcie. Od čias, keď sa vo vede prvý krát objavila problematika získavania dát z multimediálnych kolekcií, vzniklo veľa rôznych vyhľadávacích techník, ale nie všetky z nich sú vhodné pre špecifické podmienky, ktoré predpokladá multimediálna explorácia. Multimediálna explorácia je určená na odhaľovanie obsahu celej multimediálnej kolekcie, veľmi často úplne neznámej užívateľom, ktorý chcú získať informácie o tom, čo kolekcia obsahuje. Na základe týchto faktov, multimediálny exploračný systém musí riešiť problémy ako zobraziť (zvyčajne viacdimenzionálne) multimediálne dáta, ako škálovať problematiku získavania dát z ľubovoľne veľkých kolekcií a ako navrhnúť také užívateľské rozhranie, ktoré by užívatelia mohli intuitívne využiť pri explorácii multimediálnych kolekcií. Ako odpoveď na tieto problémy sme navrhli a vyhodnotili naše idey pre vytvorenie vhodného systému pre multimediálnu exploráciu. Načrtli sme celkovú architektúru (všeobecného) multimediálneho exploračného systému, vytvorili sme viacvrstvovú exploračnú štruktúru Multi-Layer Exploration Structure (MLES) ako indexovú štruktúru, ktoré by mala vyriešiť problémy efektívneho a...
|
|
|
Known-item search in image datasets using simple color sketches
Dräxler, Peter ; Lokoč, Jakub (vedoucí práce) ; Iser, Tomáš (oponent)
S narůstajícím množstvím multimediálního obsahu narůstá důležitost dostupnosti kva- litních nástrojů pro vyhledávání. Bez vhodných vzorových dotazů je náročné vyhodnotit kvalitu jakéhokoliv vyhledávacího algoritmu. V této práci se věnujeme vyhledávání zná- mého obrázku v databázi. Popisujeme experiment, při kterém bylo shromážděných 2 500 jednoduchých barevných nákresů od reálných uživatelů. Pomocí těchto nákresů vyhodno- cujeme přesnost, s jakou si je uživatel schopen zapamatovat barvy na obrázku. Získaná data použijeme k vyhodnocení přesnosti různých vyhledávacích modelů. Součástí práce je i webová aplikace, která umožňuje vyhledávat v obrázcích. 1
|
|
|
Exploration of Multimedia Collections
Moško, Juraj ; Skopal, Tomáš (vedoucí práce) ; Schöffmann, Klaus (oponent) ; Dohnal, Vlastislav (oponent)
Vyhľadávacie systémy nad multimediálnymi databázami sú určené k poskytnutiu metód a užívateľského rozhrania pre užívateľov, ktorý chcú získať konkrétne dáta z multimediálnej kolekcie. Od čias, keď sa vo vede prvý krát objavila problematika získavania dát z multimediálnych kolekcií, vzniklo veľa rôznych vyhľadávacích techník, ale nie všetky z nich sú vhodné pre špecifické podmienky, ktoré predpokladá multimediálna explorácia. Multimediálna explorácia je určená na odhaľovanie obsahu celej multimediálnej kolekcie, veľmi často úplne neznámej užívateľom, ktorý chcú získať informácie o tom, čo kolekcia obsahuje. Na základe týchto faktov, multimediálny exploračný systém musí riešiť problémy ako zobraziť (zvyčajne viacdimenzionálne) multimediálne dáta, ako škálovať problematiku získavania dát z ľubovoľne veľkých kolekcií a ako navrhnúť také užívateľské rozhranie, ktoré by užívatelia mohli intuitívne využiť pri explorácii multimediálnych kolekcií. Ako odpoveď na tieto problémy sme navrhli a vyhodnotili naše idey pre vytvorenie vhodného systému pre multimediálnu exploráciu. Načrtli sme celkovú architektúru (všeobecného) multimediálneho exploračného systému, vytvorili sme viacvrstvovú exploračnú štruktúru Multi-Layer Exploration Structure (MLES) ako indexovú štruktúru, ktoré by mala vyriešiť problémy efektívneho a...
|
|
|
Exploration of Multimedia Collections
Moško, Juraj ; Skopal, Tomáš (vedoucí práce)
Vyhľadávacie systémy nad multimediálnymi databázami sú určené k poskytnutiu metód a užívateľského rozhrania pre užívateľov, ktorý chcú získať konkrétne dáta z multimediálnej kolekcie. Od čias, keď sa vo vede prvý krát objavila problematika získavania dát z multimediálnych kolekcií, vzniklo veľa rôznych vyhľadávacích techník, ale nie všetky z nich sú vhodné pre špecifické podmienky, ktoré predpokladá multimediálna explorácia. Multimediálna explorácia je určená na odhaľovanie obsahu celej multimediálnej kolekcie, veľmi často úplne neznámej užívateľom, ktorý chcú získať informácie o tom, čo kolekcia obsahuje. Na základe týchto faktov, multimediálny exploračný systém musí riešiť problémy ako zobraziť (zvyčajne viacdimenzionálne) multimediálne dáta, ako škálovať problematiku získavania dát z ľubovoľne veľkých kolekcií a ako navrhnúť také užívateľské rozhranie, ktoré by užívatelia mohli intuitívne využiť pri explorácii multimediálnych kolekcií. Ako odpoveď na tieto problémy sme navrhli a vyhodnotili naše idey pre vytvorenie vhodného systému pre multimediálnu exploráciu. Načrtli sme celkovú architektúru (všeobecného) multimediálneho exploračného systému, vytvorili sme viacvrstvovú exploračnú štruktúru Multi-Layer Exploration Structure (MLES) ako indexovú štruktúru, ktoré by mala vyriešiť problémy efektívneho a...
|
|
|
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.
|
|
|
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.
|
host ::
RSS.