|
|
Vyhledávání fotografií podle obsahu
Dvořák, Pavel ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato závěrečná práce se zabývá návrhem aplikace pro rychlé vyhledávání podobných fotografií ve velké databázi desítek až stovek tisíc fotografií. Součástí je návrh způsobu extrakce příznaků a vytvoření slovníku vizuálních slov. S tím je dále spojena problematika reprezentace těchto informací v databázi a způsob jejich rychlého vyhledávání. Na závěr jsou ve zprávě popsány experimenty s implementovanou aplikací, testy rychlosti vyhledávání a rozbor škálovatelnosti řešení.
|
|
|
Vyhledávání fotografií podle obsahu
Bařinka, Radek ; Přibyl, Bronislav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou vyhledávání fotografií podle obsahu a existujících aplikací zabývajících se touto oblastí. Cílem je lokálně pracující aplikace pro vyhledávání fotografií podle obsahu zadaného vzorem. Součástí řešení je jednoduché grafické rozhraní, podpora ukládání a načítání dat z přenosné, lokální databáze. Aplikace vyhledává ve zvolené sadě fotografie, které jsou obsahem podobné zadanému vzoru. Výsledky pak visuálně předloží uživateli. Extrakce příznaků a detekce fotografie podle obsahu je řešena pomocí algoritmu SURF, visuálního slovníku vytvořeného metodou k-means a popisu obsahu fotografií jako bag of words. Dále je vyhledávání fotografií podle kosinové podobnosti vektorů doplněno o samostatný výpočet homografie a selekci hledaných regionů ve vzorové fotografii. V závěru technické zprávy jsou zmíněny výsledky testů.
|
|
|
Vyhledávání fotografií v databázi podle příkladu
Dobrotka, Matúš ; Hradiš, Michal (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Táto práce se zabývá vyhledáváním fotografií v databázi podle příkladu. Práce byla vytvo\-ře\-na s cílem vyvinout aplikaci, která bude porovnávat různé přístupy vyhledávání fotografií v databázi. Jedná se o základní přístup, který spočívá v detekci klíčových bodů, extrakci lokálních příznaků a tvorbě vizuálního slovníku algoritmem shlukování - k-means. Pomocí vizuálního slovníku je spočítán histogram četnosti výskytu vizuálních slov - Bag of Words (BoW), který reprezentuje fotografii jako celek. Po aplikování vhodné metriky dojde k vyhledání podobných fotografií. Druhý přístup představují hluboké konvoluční neuronové sítě (DCNN), které jsou využity k extrakci příznakových vektorů. Tyto vektory jsou použity na tvorbu vizuálního slovníku, který slouží opět k výpočtu BoW. Postup je pak podobný jako v prvním přístupu. Třetí přístup počítá s extrahovanými vektory z DCNN jako s BoW vektory. Následuje aplikace vhodné metriky a vyhledání podobných fotografií. V závěru práce jsou popsány použity přístupy, uvedeny experimenty a závěrečné vyhodnocení.
|
|
|
Koncepty strojového učení pro kategorizaci objektů v obrazu
Hubený, Marek ; Honec, Peter (oponent) ; Horák, Karel (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problémem rozpoznávání objektů a scén pomocí nástrojů strojového učení a počítačového vidění. Před řešením tohoto problému byly prostudovány základní fáze konceptu strojového učení a statistické modely s důrazem na jejich rozdělení na diskriminativní a generativní metody. Dále byla prostudována a popsána metoda Bag-of-words a její modifikace. V praktické části práce byla v prostředí Matlab vytvořena implementace metody Bag-of-words s SVM klasifikátorem a daný model byl prověřen na různých množinách veřejně dostupných obrazů.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo vytvořit aplikaci, která je schopna s dostatečnou přesností a rychlostí tuto úlohu naplnit. Základní řešení obnáší detekci význačných bodů a extrakci lokálních příznaků, tvorbu vizuálního slovníku shlukováním metodou k-means a jeho reprezentaci pomocí k-dimenzionálního stromu. Fotografie je reprezentována pomocí histogramu početnosti výskytu vizuálních slov (bag of words). Úlohu vlastního klasifikátoru plní SVM (support vector machines). Dále je základní řešení obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných korelogramů pro doplňkový popis obrazu, extrakci lokálních příznaků v opponent color space a měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
|
|
Vyhledávání zájmových objektů v obrazové sadě
Medvec, Juraj ; Brejcha, Jan (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Táto práca je zameraná na vyhľadávanie objektu/scény v sade obrazov. Na úvod sú čitatelovi predstavené existujúce riešena, ktoré sa už aj používajú v praxi. Ďalšie kapitoly sú zamerané na vytvorený framework a popis práce na ňom. Na záver je predstavená demo aplikácia v ktorej bol navrhnutý framework pužitý, pomocou ktorého aplikácia vyhľadáva knihy na základe fotky ich prednej strany.
|
|
|
Automatická kategorizace fotografií podle obsahu
Němec, Ladislav ; Španěl, Michal (oponent) ; Veľas, Martin (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá problematikou klasifikace fotografií podle obsahu. Hlavním cílem práce je implementace aplikace, která je schopná tuto kategorizaci provádět. Řešení se sestává z variabilního systému využívajícího extrakce lokálních příznaků v obraze a vytvoření vizuálního slovníku metodou k-means. Aplikace využívá Bag of Words reprezentace jako globální funkce pro popis každé fotografe. Poslední složkou tohoto systému je klasifikace prováděná na základě Support Vector Machines. V poslední kapitole jsou představeny výsledky experimentování s tímto systémem.
|
|
|
Fotografie namísto QR kódu
Štol, Jakub ; Španěl, Michal (oponent) ; Beran, Vítězslav (vedoucí práce)
Práce je zaměřena na vytvoření systému, který na základě uživatelem pořízené fotografie vyhledá nejpodobnější fotografii v datové sadě a zobrazí uživateli podrobnější informace, které jsou s touto fotografií spojeny, jako je např. popis fotografie, místo a autor. Systém je primárně zaměřený na místa, kde by uživatel chtěl získat dodatečné informace, jako jsou muzea, galerie nebo výstaviště. Teoretická část je zaměřena na návrh systému pomocí metod zpracování obrazu a vyhledání obrazové informace pomocí datové sady fotografií. Praktická část je zaměřena na implementaci webové aplikace, která získá fotografii od uživatele a zobrazí podrobnější informace prostřednictvím webového rozhraní.
|
|
|
Automatický výběr reprezentativních fotografií
Bank, Tomáš ; Beran, Vítězslav (oponent) ; Polok, Lukáš (vedoucí práce)
Tato práce je z oboru počítačového vidění. Zabývá se shlukováním fotografií podle jejich obsahu a dále výběrem dobré reprezentativní fotografie. K dosažení tohoto cíle je v práci popsáno několik metod a přístupů, ze kterých vychází návrh algoritmu. Příkladem použití výsledné aplikace může být výběr reprezentativní fotografie pro rozsáhlá alba.
|
|
|
Automatické třídění fotografií podle obsahu
Veľas, Martin ; Řezníček, Ivo (oponent) ; Španěl, Michal (vedoucí práce)
Tato práce se zabývá automatickou kategorizací fotografií podle obrazového obsahu. Cílem práce bylo experimentovat s pokročilými technikami reprezentace obrazu a vytvoření klasifikátoru, který je schopen zpracovat s dostatečnou přesnosí a rychlostí velkou sadu obrazových dat. Základní řešení s využitím vizuálních slovníků je obohaceno o dělení obrazu na části se samostatným zpracováním, využití barevných příznaků pro popis obrazu, měkké přiřazení vizuálních slov k extrahovaným příznakovým vektorům a využití segmentace při budování vizuálního slovníku. Pro dosažní efektivity klasifikátoru jsou využity lineární SVM s explicitním vložením dat. Závěr práce je věnován experimentům se zmíněnými technikami a vyhodnocování výsledků kategorizace při jejich použití.
|
host ::
RSS.