Název: Automatická anotace obrázku
Další názvy: Automatic image annotation
Autoři: Liška, Miroslav
Vedoucí práce/školitel: Lenc Ladislav, Ing. Ph.D.
Oponent: Král Pavel, Doc. Ing. Ph.D.
Datum vydání: 2016
Nakladatel: Západočeská univerzita v Plzni
Typ dokumentu: bakalářská práce
URI: http://hdl.handle.net/11025/23796
Klíčová slova: automatická anotace obrázku;extrakce příznaků;zpracování obrázků
Klíčová slova v dalším jazyce: automatic image annotation;features extraction;image proccesing
Abstrakt: Tato 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.
Abstrakt v dalším jazyce: This 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.
Práva: Plný text práce je přístupný bez omezení.
Vyskytuje se v kolekcích:Bakalářské práce / Bachelor´s works (KIV)

Soubory připojené k záznamu:
Soubor Popis VelikostFormát 
bakalarka.pdfPlný text práce1,76 MBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A12B0110P-hodnoceni.pdfPosudek vedoucího práce205,22 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A12B0110P-posudek.pdfPosudek oponenta práce405,14 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít
A12B0110P-obhajoba.pdfPrůběh obhajoby práce101,15 kBAdobe PDFZobrazit/otevřít


Použijte tento identifikátor k citaci nebo jako odkaz na tento záznam: http://hdl.handle.net/11025/23796

Všechny záznamy v DSpace jsou chráněny autorskými právy, všechna práva vyhrazena.