Klasifikace typu scény televizního vysílání z vizuálních dat

Show simple item record
dc.contributor.advisorHrúz Marek, Ing. Ph.D.cs
dc.contributor.authorKovář, Jancs
dc.contributor.refereeVyskočil Jiří, Ing.cs
dc.date.accepted2025-08-26
dc.date.accessioned2026-02-20T16:36:34Z
dc.date.available2024-10-01
dc.date.available2026-02-20T16:36:34Z
dc.date.issued2025-08-11
dc.date.submitted2025-08-11
dc.description.abstractTato práce se zabývá klasifikací typů scén v televizním vysílání pomocí moderních metod hlubokého učení. Hlavním cílem je navrhnout a implementovat systém, který dokáže na základě vizuálních dat rozpoznat typ scény. Jsou zde porovnány dva přístupy založené na architekturách ViViT a VideoMAE, včetně detailní analýzy dat, tréninku a vyhodnocení výsledků. Práce ukazuje výhody i nevýhody jednotlivých modelů a navrhuje směr pro budoucí rozvojcs
dc.description.abstract-translatedThis thesis focuses on classifying scene types in television broadcasts using modern deep learning techniques. The main goal is to design and implement a system capable of recognizing scene types based on visual data. Two approaches based on ViViT and VideoMAE architectures are compared, including thorough data analysis, model training, and result evaluation. The work discusses the advantages and limitations of each model and outlines directions for future improvements.en
dc.description.departmentKatedra kybernetikycs
dc.description.resultObhájenocs
dc.format73
dc.identifier100001
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/11025/66114
dc.language.isoen
dc.publisherZápadočeská univerzita v Plznics
dc.rightsPlný text práce je přístupný bez omezenícs
dc.rights.accessopenAccesscs
dc.subjectklasifikace videacs
dc.subjecttelevizní vysílánícs
dc.subjectVideoMAEcs
dc.subjectViViTcs
dc.subjectanotacecs
dc.subjectanalýza datasetucs
dc.subjectpředtrénovánícs
dc.subjectjemné doladěnícs
dc.subjectmíra učenícs
dc.subjectF1 skórecs
dc.subject.translatedvideo classificationen
dc.subject.translatedtelevision broadcastingen
dc.subject.translatedVideoMAEen
dc.subject.translatedViViTen
dc.subject.translatedannotationen
dc.subject.translateddataset analysisen
dc.subject.translatedpre-trainingen
dc.subject.translatedfine-tuningen
dc.subject.translatedlearning rateen
dc.subject.translatedF1 scoreen
dc.thesis.degree-grantorZápadočeská univerzita v Plzni. Fakulta aplikovaných vědcs
dc.thesis.degree-levelNavazujícícs
dc.thesis.degree-nameIng.cs
dc.thesis.degree-programKybernetika a řídicí technikacs
dc.titleKlasifikace typu scény televizního vysílání z vizuálních datcs
dc.title.alternativeClassification of TV Feed Scene from Visual Dataen
dc.typediplomová prácecs
local.files.count4*
local.files.size5763108*
local.has.filesyes*
local.relation.IShttps://portal.zcu.cz/StagPortletsJSR168/CleanUrl?urlid=prohlizeni-prace-detail&praceIdno=100001

Files

Original bundle
Showing 1 - 4 out of 4 results
No Thumbnail Available
Name:
DP_Kovar_A23N0053P.pdf
Size:
5.33 MB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
PO_Kovar_A23N0053P_277954_generated_by_STAG.pdf
Size:
65.03 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek oponenta VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
PV_Kovar_A23N0053P_58604_generated_by_STAG.pdf
Size:
61.14 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Posudek vedoucího VŠKP
Download
No Thumbnail Available
Name:
PB_Kovar_A23N0053P_generated_by_STAG.pdf
Size:
40.52 KB
Format:
Adobe Portable Document Format
Description:
Průběh obhajoby VŠKP
Download

Collections

Theses (KKY)