Multidimenzionální indexování je účinným nástrojem pro zachycení podobností mezi objekty bez nutnosti jejich explicitní kategorizace. V posledních letech byla tato metoda hojně využívána pro anotaci objektů a tvořila významnou část publikací spojených s projektem Visipedia. Tato práce analyzuje možnosti strojového učení z multidimenzionálně indexovaných obrázků na základě jejich obrazových příznaků a přestavuje metody predikce multidimenzionálních souřadnic pro předem neznámé obrázky. Práce studuje příslušené algoritmy pro extrakci příznaků, analyzuje relevantní metody strojového účení a popisuje celý proces vývoje takového systému. Výsledný systém je pak otestován na dvou různých datasetech a provedené experimenty prezentují první výsledky pro úlohu svého druhu.
Identifer | oai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:236120 |
Date | January 2014 |
Creators | Jakeš, Jan |
Contributors | Beran, Vítězslav, Zemčík, Pavel |
Publisher | Vysoké učení technické v Brně. Fakulta informačních technologií |
Source Sets | Czech ETDs |
Language | English |
Detected Language | Unknown |
Type | info:eu-repo/semantics/masterThesis |
Rights | info:eu-repo/semantics/restrictedAccess |
Page generated in 0.0016 seconds