Automatická anotace obrázku

Show simple item record
dc.contributor.advisorLenc Ladislav, Ing. Ph.D.
dc.contributor.authorLiška, Miroslav
dc.contributor.refereeKrál Pavel, Doc. Ing. Ph.D.
dc.date.accepted2016-6-9
dc.date.accessioned2017-02-21T08:30:45Z
dc.date.available2015-10-12
dc.date.available2017-02-21T08:30:45Z
dc.date.issued2016
dc.date.submitted2016-5-5
dc.description.abstractTato bakalářská práce se zabývá automatickou anotací obrázků (AIA). Cílem této úlohy je přiřadit obrázku jednu nebo více anotací (klíčových slov). Jednou z nejdůležitějších částí problematiky AIA je získání příznaků z obrázku. Metody pro získání příznaků, používaných v oblasti AIA, jsou na úvod teoreticky shrnuty. Detailně práce popisuje metody LBP a SIFT. Tyto metody dosahují vynikajících výsledků i v dalších oblastech rozpoznávání vzorů, a proto byly vybrány pro implementaci. Práce dále popisuje možnosti klasifikace získaných deskriptorů. Pro klasifikaci byla vybrána a implementována metoda k-nejbližších vektorů. V rámci práce byl vytvořen systém, který umožní testování metod pro automatickou anotaci na běžně dostupných databázích. Implementované metody byly otestovány na několika standardních datasetech a jejich výsledky byly srovnány s literaturou.cs
dc.description.abstract-translatedThis thesis deals with the problem of automatic image annotation (AIA). The goal of AIA is to assign one or more annotations (keywords) to an image. The key task in solving AIA is obtaining image features. The thesis provides an overview of methods used for this task. Subsequently, two such methods LBP and SIFT are described in detail. These methods were chosen for implementation because they achieve excellent results both in AIA and other areas of pattern recognition. The thesis also describes methods for classification of descriptors. For classification, the method k-nearest vectors was chosen and implemented. The resulting application is a system capable of testing methods for automated annotation on commonly available databases. Implemented methods were tested on several standard data sets and obtained results are then compared with results from literature.en
dc.description.resultObhájenocs
dc.format55 s.cs
dc.format.mimetypeapplication/pdf
dc.identifier63869
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/23796
dc.language.isocscs
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezení.cs
dc.rights.accessopenAccessen
dc.subjectautomatická anotace obrázkucs
dc.subjectextrakce příznakůcs
dc.subjectzpracování obrázkůcs
dc.subject.translatedautomatic image annotationen
dc.subject.translatedfeatures extractionen
dc.subject.translatedimage proccesingen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelBakalářskýcs
dc.thesis.degree-nameBc.cs
dc.thesis.degree-programInženýrská informatikacs
dc.titleAutomatická anotace obrázkucs
dc.title.alternativeAutomatic image annotationen
dc.typebakalářská prácecs
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=63869

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
bakalarka.pdf
Size:
1.72 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Plný text práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
A12B0110P-hodnoceni.pdf
Size:
205.22 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
A12B0110P-posudek.pdf
Size:
405.14 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta práce
Download
No Thumbnail Available
Name:
A12B0110P-obhajoba.pdf
Size:
101.15 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby práce
Download

Collections

Bachelor´s works (KIV)