|
|
Subjektivní hodnocení QoE streamovaného videa se zaměřením na změnu kvality streamovaného videa
Nevřelová, Monika ; Pokorný, Jiří (oponent) ; Kováč, Dominik (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá vytvořením webové aplikace pro subjektivní hodnocení streamovaného videa. V práci je popsána adaptivní technika streamování, služby pro streamování a objektivní i subjektivní hodnocení streamovaného videa. Podrobněji jsou popsány metody pro měření subjektivního hodnocení, a to metoda laboratorní a Crowdsourcing. Pomocí jazyků HTML, PHP a MySQL je vytvořený webový nástroj pro subjektivní hodnocení streamovaného videa. Pro simulaci změn v síti, jako je například změna propustnosti, jsou vytvořeny scénáře, podle kterých přehrávač volí kvalitu přehrávaného videa. V rámci práce je rovněž rozvedeno měření pomocí laboratorní metody a metody Crowdsourcing, které je použito pro sbírání dat, takto sesbíraná data jsou následně analyzována.
|
|
|
Crowdsourcingová tvorba datové sady pro rozpoznání struktury vyprávění
Ignác, Igor ; Dočekal, Martin (oponent) ; Smrž, Pavel (vedoucí práce)
Cieľom tejto práce je vytvorenie rozsiahlej dátovej sady pre rozpoznanie štruktúry rozprávania metódou crowdsourcingu. Pre tento účel bolo nutné vytvoriť webové rozhranie umožňujúce anotáciu dátovej sady filmov užívateľmi. Anotovanie dát získaných z filmovej databázy IMDb v aplikácii je založené na troch odlišných typoch anotácie. Užívatelia validujú výpočet podobností obsahov filmov modelom Sentence-BERT, extrakciu kľúčových slov z obsahov filmov modelom RAKE a predpočítané podobnosti filmov na základe ich kľúčových slov. Gamifikácia užívateľov je postavená na priradzovaní bodov a s nimi spojenými odznakmi, úspechoch a rebríčku najúspešnejších užívateľov.
|
|
|
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.
|
|
| |
|
|
Visipedia - Multi-Dimensional Object Embedding Based on Perceptual Similarity
Matera, Tomáš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Zemčík, Pavel (vedoucí práce)
Some problems like fine-grained categorization or human-based computation has become popular in recent years in the community, which has been proven by a large number of published works concerning these topics. Whereas most of these works uses a "classical'' visual features extracted by machine, this one in particular focuses on perceptual properties which cannot be easily sampled by machine and which involves humans into this data retrieval process. There are examined ways, how to obtain perceptual similarities from humans cheaply and effectively also in terms of scalability. There are performed various experiments and purposed several methods to improve this efficiency. The work also reviews and compares existing methods of embedding learning and navigating through its space. The acquired observations are subsequently used in a complex experiment evaluated with a food image dataset, covering the whole procedure from similarity retrieval from humans, over data embedding learning up to searching in such multi-dimensional space.
|
|
|
Android aplikace pro měření uživatelské spokojenosti s mobilní datovou službou
Kunc, Jaroslav ; Povoda, Lukáš (oponent) ; Červenák, Rastislav (vedoucí práce)
Bakalářská práce se zabývá problematikou uživatelské spokojenosti s mobilní datovou službou. V práci jsou v tomto kontextu rozebrány pojmy Quality of Service, Quality of Experience a Crowdsourcing. Dále se práce soustředí na popis vývoje aplikací pro platformu android, včetně distribuce a testování aplikací. V praktické části je vytvořena aplikace pro platformu Android, předpovídající uživatelskou spokojenost s mobilní datovou službou na základě analytického modelu pro výpočet MOS (Mean Opinion Score).
|
|
|
Big data analytics in the context of mobile network performance optimization
Klus, Roman ; Miloš, Jiří (oponent) ; Slanina, Martin (vedoucí práce)
This thesis focuses on big data techniques in the context of network performance measurement. The topic of big data and its utilization is being presented, followed by the research on basic network parameters, their measurement and evaluation methods. The RTR NetTest application, testing procedure and measured parameters are being evaluated. A set of tools was created for estimating the basic quantitative parameters of a mobile network on the basis of RTR dataset analysis. Time-of-Day Effect study concludes the time variance of the network. The spatial behaviour is evaluated by applying binning and clustering algorithms and in the end the comparison of drive test and crowdsourcing is provided.
|
|
|
New video coding algorithms
Zach, Ondřej ; Počta,, Peter (oponent) ; Fliegel, Karel (oponent) ; Slanina, Martin (vedoucí práce)
This doctoral thesis is focused on modern video coding algorithms, especially High Efficiency Video Coding and its possible use in online video streaming services. As the behavior of the consumers is heading towards watching the video content anytime, anywhere, the way of delivering the content is as much important task as the video encoding itself. In this thesis, we analyze the use of HEVC in HTTP adaptive streaming environments, namely in DASH. Furthermore, we focus on other aspects, which may have an impact on the Quality of Experience as perceived by the viewers, such as presence of advertisement and other system aspects. In our experiments, we utilize crowdsourcing to collect the opinions of the viewers, hence a part of this work is also dedicated to the topic of crowdsourcing and how it can be used for video quality assesment.
|
|
|
Aplikace pro ruční kontrolu automaticky zpracovaných dat
Coufal, Zdeněk ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Szőke, Igor (vedoucí práce)
Cílem této bakalářské práce je vytvořit aplikaci pro ruční kontrolu automaticky zpracovávaných dat. Díky této aplikaci bude umožněno návštěvníkům portálu SuperLectures.com opravit textové přepisy slajdů nebo audia daného segmentu přednášky. Pokud se rozhodnou vypomoci, budou přesměrováni na Anotační portál, jak byla tato aplikace nazvána a bude jim přidělena elementární práce na opravu představující právě danou část přednášky. Nejdříve je provedena neformální analýza, která hledá možné postupy a prostředky pro řešení. Dále jsou požadavky specifikovány formálně a na základě nich je navržena vlastní aplikace. Podle návrhu a za použití vybraných prostředků a postupů je aplikace implementována. Na závěr proběhne její testování a zhodnocení výsledků.
|
|
|
Kritická reflexe projektů a platformy Ushahidi
Růžičková, Silvie ; Souček, Martin (vedoucí práce) ; Valůch, Jaroslav (oponent)
Předkládaná práce se zabývá crowdsourcingovými nástroji pro mapování a filtrování dat, které vytváří společnost Ushahidi, Inc. a způsoby jejich využití. Platformy Ushahidi a SwiftRiver a hostovaná verze Ushahidi Crowdmap se řadí mezi nástroje pro mapování krizových situací, nicméně stále více se používají i pro jiná témata či problémy. Cílem této práce je podrobit kritickému pohledu nejen platformu Ushahidi jako nástroj, ale také několik významných či zajímavých projektů, ve kterých byla využita. Předložena jsou pak také doporučení, jak s pomocí Ushahidi vytvořit úspěšný projekt a čeho se naopak při práci s Ushahidi vyvarovat. Základními stavebními prvky Ushahidi jsou crowdsourcing, občanská žurnalistika, geoprostorové informace a především práce dobrovolníků. Práce popisuje role těchto stavebních prvků v Ushahidi a kritické reflexi podrobuje i problémová místa, se kterými se Ushahidi potýká. Následuje analýza vybraného vzorku Ushahidi a Crowdmap nasazení, která se zabývá tematickým, geografickým a časovým rozvrstvením map ve vzorku. Na závěr jsou pak rozebrána signifikantní využití Ushahidi s humanitárním a nehumanitárním účelem nasazení.
|
host ::
RSS.