Automatické třídění fotografií podle obsahu

Simple item page
but.committeedoc. Dr. Ing. Jan Černocký (předseda) doc. Ing. Jiří Kunovský, CSc. (místopředseda) Ing. Martin Hrubý, Ph.D. (člen) doc. Ing. Ondřej Ryšavý, Ph.D. (člen) Ing. Aleš Smrčka, Ph.D. (člen)cs
but.defenceStudent 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: Jaké konkrétní rozšíření klasifikačního systému by mohlo mít dopad na jeho přenost? Jaké vidíte možnosti aplikace Vašeho systému?cs
but.jazykčeština (Czech)
but.programInformační technologiecs
but.resultpráce byla úspěšně obhájenacs
dc.contributor.advisorŠpaněl, Michalcs
dc.contributor.authorVeľas, Martincs
dc.contributor.refereeBeran, Vítězslavcs
dc.date.accessioned2019-04-03T22:45:20Z
dc.date.available2019-04-03T22:45:20Z
dc.date.created2011cs
dc.description.abstractTato 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.cs
dc.description.abstractThis thesis deals with content based automatic photo categorization. The aim of the work is to create an application, which is would be able to achieve sufficient precision and computation speed of categorization. Basic solution involves detection of interesting points, extraction of feature vectors, creation of visual codebook by clustering, using k-means algorithm and representing visual codebook by k-dimensional tree. Photography is represented by bag of words - histogram of presence of visual words in a particular photo. Support vector machines (SVM) was used in role of classifier. Afterwards the basic solution is enhanced by dividing picture into cells, which are processed separately, computing color correlograms for advanced image description, extraction of feature vectors in opponent color space and soft assignment of visual words to extracted feature vectors. The end of this thesis concerns to experiments of of above mentioned techniques and evaluation of the results of image categorization on their usage.en
dc.description.markAcs
dc.identifier.citationVEĽAS, M. Automatické třídění fotografií podle obsahu [online]. Brno: Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. 2011.cs
dc.identifier.other42551cs
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11012/55694
dc.language.isocscs
dc.publisherVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologiícs
dc.rightsStandardní licenční smlouva - přístup k plnému textu bez omezenícs
dc.subjectkategorizace fotografiics
dc.subjecttagovánícs
dc.subjectlokální příznakycs
dc.subjectvýznačné bodycs
dc.subjectSURFcs
dc.subjectexperimentycs
dc.subjectvizuální slovníkcs
dc.subjectvizuální slovycs
dc.subjectshlukovánícs
dc.subjectk-meanscs
dc.subjectk-dimenzionální stromcs
dc.subjectbag of wordscs
dc.subjectsupport vector machinescs
dc.subjectklasifikátorcs
dc.subjectdělení obrazucs
dc.subjectbarevné příznakycs
dc.subjectbarevné korelogramycs
dc.subjectopponent color spacecs
dc.subjectměkké přirazenícs
dc.subjectknihovna OpenCVcs
dc.subjectphoto categorizationen
dc.subjecttaggingen
dc.subjectlocal featuresen
dc.subjectinteresting pointsen
dc.subjectSURFen
dc.subjectexperimentsen
dc.subjectvisual codebooken
dc.subjectvisual worden
dc.subjectclusteringen
dc.subjectk-meansen
dc.subjectk-dimensional treeen
dc.subjectbag of wordsen
dc.subjectsupport vector machinesen
dc.subjectclassifieren
dc.subjectdividing of imageen
dc.subjectcolor featuresen
dc.subjectcolor correlogramsen
dc.subjectopponent color spaceen
dc.subjectsoft assignmenten
dc.subjectOpenCV libraryen
dc.titleAutomatické třídění fotografií podle obsahucs
dc.title.alternativeAutomatic Photography Categorizationen
dc.typeTextcs
dc.type.driverbachelorThesisen
dc.type.evskpbakalářská prácecs
dcterms.dateAccepted2011-06-16cs
dcterms.modified2020-05-09-23:42:34cs
eprints.affiliatedInstitution.facultyFakulta informačních technologiícs
sync.item.dbid42551en
sync.item.dbtypeZPen
sync.item.insts2021.11.10 14:02:57en
sync.item.modts2021.11.10 13:44:23en
thesis.disciplineInformační technologiecs
thesis.grantorVysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií. Ústav počítačové grafiky a multimédiícs
thesis.levelBakalářskýcs
thesis.nameBc.cs
Files
Original bundle
Now showing 1 - 2 of 2
Thumbnail Image
Name:
final-thesis.pdf
Size:
1.34 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
final-thesis.pdf
Download
Thumbnail Image
Name:
review_42551.html
Size:
1.45 KB
Format:
Hypertext Markup Language
Description:
review_42551.html
Download
Collections
2011