Témata prací (Výběr práce)Témata prací (Výběr práce)(verze: 379)
Detail práce
   Přihlásit přes CAS
Efficient video retrieval using complex sketches and exploration based on semantic descriptors
Název práce v češtině: Efektivní vyhledávání ve videu pomocí komplexních skic a explorace založené na sémantických deskriptorech
Název v anglickém jazyce: Efficient video retrieval using complex sketches and exploration based on semantic descriptors
Klíčová slova: Vyhledávání ve videu, barevné signatury, CNN deskriptory, dotazování pomocí skic
Klíčová slova anglicky: Video retrieval, color signatures, CNN descriptors, query by sketch
Akademický rok vypsání: 2015/2016
Typ práce: diplomová práce
Jazyk práce: angličtina
Ústav: Katedra softwarového inženýrství (32-KSI)
Vedoucí / školitel: doc. RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D.
Řešitel: skrytý - zadáno a potvrzeno stud. odd.
Datum přihlášení: 05.11.2015
Datum zadání: 05.11.2015
Datum potvrzení stud. oddělením: 20.11.2015
Datum a čas obhajoby: 12.09.2016 12:30
Datum odevzdání elektronické podoby:28.07.2016
Datum odevzdání tištěné podoby:28.07.2016
Datum proběhlé obhajoby: 12.09.2016
Oponenti: RNDr. František Mráz, CSc.
 
 
 
Zásady pro vypracování
Autor práce navrhne a implementuje rozšíření nástroje pro vyhledávání ve videu pomocí skic. Nově budou tyto skicy multimodální tzn. vedle výrazných barevných regionů bude nástroj podporovat také specifikaci hran. Výsledky získané po dotazu bude možné interaktivně explorovat pomocí vhodných podobnostních modelů jako například sémantická podobnost založená na deskriptorech z konvolučních neuronových sítí. Součástí práce bude návrh dostatečně rychlého a škálovatelného řešení, které zprostředkuje bezprostřední odezvy systému i pří hledání v rozsáhlejších kolekcích videa (stovky hodin). Aktuálně nalezené výsledky budou efektivně zobrazovány pro rychlejší identifikaci hledané scény.
Seznam odborné literatury
M. Kruliš, J. Lokoč, and T. Skopal. Efficient extraction of clustering-based feature signatures using gpu architectures. Multimedia Tools and Applications, pages 1-33, 2015.

K. Schoeffmann, M. A. Hudelist, and J. Huber. Video interaction tools: A survey of recent work. ACM Comput. Surv., 48(1):14:1-14:34, 2015.

A. Krizhevsky, I. Sutskever, and G. E. Hinton. Imagenet classification with deep convolutional neural networks. Advances in Neural Information Processing Systems 25: Proceedings of 26th Annual Conference on Neural Information
Processing Systems, pages 1097-1105, 2012.

D. Novak, M. Batko, and P. Zezula. Large-scale similarity data management with distributed metric index. Inf. Process. Manage., 48(5):855-872, 2012.

P. Zezula, G. Amato, V. Dohnal, and M. Batko. Similarity Search: The Metric Space Approach, volume 32 of Advances in Database Systems. Springer US, 2006.
 
Univerzita Karlova | Informační systém UK