Problémy jako je jemnozrnná kategorizace či výpočty s využitím lidských zdrojů se v posledních letech v komunitě stávají stále populárnějšími, což dosvědčuje i značné množství publikací na tato témata. Zatímco většina těchto prací využívá "klasických'' obrazových příznaků extrahovaných počítačem, tato se zaměřuje především na percepční vlastnosti, které nemohou být snadno zachyceny počítači a vyžadují zapojení lidí do procesu sběru dat. Práce zkoumá možnosti levného a efektivního získávání percepčních podobností od uživatelů rovněž ve vztahu ke škálovatelnosti. Dále vyhodnocuje několik relevantních experimentů a představuje metody zlepšující efektivitu sběru dat. Jsou zde také shrnuty a porovnány metody učení multidimenzionálního indexování a prohledávání tohoto prostoru. Získané výsledky jsou následně užity v komplexním experimentu vyhodnoceném na datasetu obrázků jídel. Procedura začíná získáváním podobností od uživatelů, pokračuje vytvořením multidimenzionálního prostoru jídel a končí prohledáváním tohoto prostoru.
Identifer | oai:union.ndltd.org:nusl.cz/oai:invenio.nusl.cz:236115 |
Date | January 2014 |
Creators | Matera, Tomáš |
Contributors | Hradiš, Michal, 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 0.0013 seconds