Automatický výběr reprezentativních fotografií
Loading...
Date
Authors
ORCID
Advisor
Referee
Mark
A
Journal Title
Journal ISSN
Volume Title
Publisher
Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií
Abstract
Na internetu jsou miliardy fotografií a s neustále rostoucí velikostí těchto digitálních úložišť je stále více složitější vyhledat určitou snímku. Na zvýšení informační kvality fotoalb navrhujeme novou metodu, která vybírá reprezentativní snímky ze skupiny fotografií s využitím algoritmů počítačového vidění. Cílem této práce je analýza problematiky význačných znaků obrázků, porovnávání obrázků, shlukování objektů a také má za úkol prozkoumat charakteristické vlastnosti fotografií. Testy ukazují, že neexistuje univerzální příznak popisující fotografie takovým způsobem, aby bylo možné jednoduše modelovat proces shlukování vykonávaný lidským viděním. Práce navrhuje hybridní algoritmus, který kombinuje použití výhodných vlastností vybraných příznaků fotografie spolu s využitím specializovaného vícekrokového shlukovacího algoritmu. Klíčovou myšlenkou postupu je, že častěji fotografované objekty jsou pravděpodobněji reprezentativní. Tedy platí, že již náhodným výběrem z největších shluků dostáváme určitým způsobem reprezentativní fotografie. Tento výběr je dále vylepšený na základe optimalizací, které upřednostňují snímky s lepšími fotografickými vlastnostmi.
There are billions of photos on the internet and as the size of these digital repositories grows, finding target picture becomes more and more difficult. To increase the informational quality of photo albums we propose a new method that selects representative pictures from a group of photographs using computer vision algorithms. The aim of this study is to analyze the issues about image features, image similarity, object clustering and examine the specific characteristics of photographs. Tests show that there is no universal image descriptor that can easily simulate the process of clustering performed by human vision. The thesis proposes a hybrid algorithm that combines the advantages of selected features together using a specialized multiple-step clustering algorithm. The key idea of the process is that the frequently photographed objects are more likely to be representative. Thus, with a random selection from the largest photo clusters certain representative photos are obtained. This selection is further enhanced on the basis of optimization, where photos with better photographic properties are being preferred.
There are billions of photos on the internet and as the size of these digital repositories grows, finding target picture becomes more and more difficult. To increase the informational quality of photo albums we propose a new method that selects representative pictures from a group of photographs using computer vision algorithms. The aim of this study is to analyze the issues about image features, image similarity, object clustering and examine the specific characteristics of photographs. Tests show that there is no universal image descriptor that can easily simulate the process of clustering performed by human vision. The thesis proposes a hybrid algorithm that combines the advantages of selected features together using a specialized multiple-step clustering algorithm. The key idea of the process is that the frequently photographed objects are more likely to be representative. Thus, with a random selection from the largest photo clusters certain representative photos are obtained. This selection is further enhanced on the basis of optimization, where photos with better photographic properties are being preferred.
Description
Citation
BARTOŠ, P. Automatický výběr reprezentativních fotografií [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2011.
Document type
Document version
Date of access to the full text
Language of document
cs
Study field
Počítačová grafika a multimédia
Comittee
prof. Dr. Ing. Pavel Zemčík (předseda)
doc. Dr. Ing. Jan Černocký (místopředseda)
doc. Dr. Ing. Dušan Kolář (člen)
doc. Mgr. Adam Rogalewicz, Ph.D. (člen)
prof. RNDr. Josef Šlapal, CSc. (člen)
prof. Ing. Miroslav Švéda, CSc. (člen)
Date of acceptance
2011-06-20
Defence
Student nejprve prezentoval výsledky, kterých dosáhl v rámci své práce. Komise se pak seznámila s hodnocením vedoucího a posudkem oponenta práce. Student následně odpověděl na otázky oponenta a na další otázky přítomných. Komise se na základě posudku oponenta, hodnocení vedoucího, přednesené prezentace a odpovědí studenta na položené otázky rozhodla práci hodnotit stupněm A Otázky u obhajoby: Šikovně kombinujete více informací k přiřazení do shluku podobných fotografií. Přemýšlel jste i o jiných metodách fúze než jednoduché operace typu logický součin a součet?
Result of defence
práce byla úspěšně obhájena
Document licence
Standardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezení