Baigiamojo darbo tikslas – sukurti šalutinių priemonių stiprinimo modelį VDU įtikinimo komunikacijos procese. Darbą sudaro trys pagrindinės dalys: teorinės literatūros analizė, tyrimo rezultatų analizė ir projektinio modelio sukūrimas. Teorinėje darbo dalyje analizuojama įtikinimo komunikacija, įsigilinimo tikimybės modelis, šalutinės priemonės komunikacijoje. Analitinėje baigiamojo darbo dalyje pateikiami ir analizuojami tyrimo rezultatai, gauti atlikus apklausą, siekiant nustatyti šalutinių priemonių – aukštųjų mokyklų logotipų ir šaltinių patikimumo (informacijos apie aukštąsias mokyklas pateikimo atžvilgiu) – lygį. Projektinėje darbo dalyje sukurti šalutinių priemonių stiprinimo modeliai VDU įtikinėjimo komunikacijoje. / The aim of this final work is to create a model of peripheral cues strengthen in VMU persuasive communication process. The paper consists of three main parts: theoretical analysis, analysis of survey and developing a model. The theoretical part analyzes the persuasive communication, Elaboration Likelihood Model (ELM), peripheral cues in communication. The analytical part of work provides an analysis of results of the study carried out of survey. The main aim of survey was to rate the level of peripheral cues (logos of high schools and source credibility). Design work develops models of peripheral cues strengthen in VMU persuasive communication process.

Cette thèse présente un framework pour le logo spotting appliqué à repérer les logos à partir de l’image des documents en se concentrant sur la catégorisation de documents et les problèmes de récupération de documents. Nous présentons également trois méthodes de matching par point clé : le point clé simple avec le plus proche voisin, le matching par règle des deux voisins les plus proches et le matching par deux descripteurs locaux à différents étapes de matching. Les deux derniers procédés sont des améliorations de la première méthode. En outre, utiliser la méthode de classification basée sur la densité pour regrouper les correspondances dans le framework proposé peut aider non seulement à segmenter la région candidate du logo mais également à rejeter les correspondances incorrectes comme des valeurs aberrantes. En outre, afin de maximiser la performance et de localiser les logos, un algorithme à deux étages a été proposé pour la vérification géométrique basée sur l’homographie avec RANSAC. Comme les approches fondées sur le point clé supposent des approches coûteuses, nous avons également investi dans l’optimisation de notre framework. Les problèmes de séparation de texte/graphique sont étudiés. Nous proposons une méthode de segmentation de texte et non-texte dans les images de documents basée sur un ensemble de fonctionnalités puissantes de composants connectés. Nous avons appliqué les techniques de réduction de dimensionnalité pour réduire le vecteur de descripteurs locaux de grande dimension et rapprocher les algorithmes de recherche du voisin le plus proche pour optimiser le framework. En outre, nous avons également mené des expériences pour un système de récupération de documents sur les documents texte et non-texte segmentés et l'algorithme ANN. Les résultats montrent que le temps de calcul du système diminue brusquement de 56% tandis que la précision diminue légèrement de près de 2,5%. Dans l'ensemble, nous avons proposé une approche efficace et efficiente pour résoudre le problème de spotting des logos dans les images de documents. Nous avons conçu notre approche pour être flexible pour des futures améliorations. Nous croyons que notre travail peut être considéré comme une étape sur la voie pour résoudre le problème de l’analyse complète et la compréhension des images de documents. / This thesis presents a logo spotting framework applied to spotting logo images on document images and focused on document categorization and document retrieval problems. We also present three key-point matching methods: simple key-point matching with nearest neighbor, matching by 2-nearest neighbor matching rule method and matching by two local descriptors at different matching stages. The last two matching methods are improvements of the first method. In addition, using a density-based clustering method to group the matches in our proposed spotting framework can help not only segment the candidate logo region but also reject the incorrect matches as outliers. Moreover, to maximize the performance and to locate logos, an algorithm with two stages is proposed for geometric verification based on homography with RANSAC. Since key-point-based approaches assume costly approaches, we have also invested to optimize our proposed framework. The problems of text/graphics separation are studied. We propose a method for segmenting text and non-text in document images based on a set of powerful connected component features. We applied dimensionality reduction techniques to reduce the high dimensional vector of local descriptors and approximate nearest neighbor search algorithms to optimize our proposed framework. In addition, we have also conducted experiments for a document retrieval system on the text and non-text segmented documents and ANN algorithm. The results show that the computation time of the system decreases sharply by 56% while its accuracy decreases slightly by nearly 2.5%. Overall, we have proposed an effective and efficient approach for solving the problem of logo spotting in document images. We have designed our approach to be flexible for future improvements by us and by other researchers. We believe that our work could be considered as a step in the direction of solving the problem of complete analysis and understanding of document images.