velikost textu

Evaluace vyhledávacích modelů založených na klíčových slovech pro hledání známých scén

Upozornění: Informace získané z popisných dat či souborů uložených v Repozitáři závěrečných prací nemohou být použity k výdělečným účelům nebo vydávány za studijní, vědeckou nebo jinou tvůrčí činnost jiné osoby než autora.
Název:
Evaluace vyhledávacích modelů založených na klíčových slovech pro hledání známých scén
Název v angličtině:
Evaluation of Keyword-Based Search Models for Known-Item Search
Typ:
Bakalářská práce
Autor:
František Mejzlík
Vedoucí:
RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D.
Oponent:
doc. RNDr. Tomáš Skopal, Ph.D.
Id práce:
220297
Fakulta:
Matematicko-fyzikální fakulta (MFF)
Pracoviště:
Katedra softwarového inženýrství (32-KSI)
Program studia:
Informatika (B1801)
Obor studia:
Programování a softwarové systémy (IPSS)
Přidělovaný titul:
Bc.
Datum obhajoby:
7. 7. 2020
Výsledek obhajoby:
Výborně
Jazyk práce:
Čeština
Klíčová slova:
hledání známé scény, vyhledávání pomocí klíčových slov, vyhledávání obrázků, interaktivní vyhledávání
Klíčová slova v angličtině:
known-item search, keyword-based search, image-retrieval, interactive search
Abstrakt:
Vyhledávání ve videu nad rozsáhlými databázemi je stále velmi náročný úkol, který je s rychle rostoucím objemem dostupných neanotovaných dat ještě aktuálnější. Hledání známé scény, jako jeden z úkolů vyhledávání ve videu, je limitováno především omeze- nou schopností uživatelů zformulovat vhodný dotaz a nízkou efektivitou vyhledávacích modelů. Tato práce se zaměřuje zejména na vybrané modely spoléhající na klasifikaci snímků, které vyhodnotí a porovná i s komerčním řešením. Prozkoumáme, jak transfor- movat výstup sítě a jaký z modelů poté použít a také vliv iterativní reformulace uži- vatelského dotazu na efektivitu hledání. Představíme i jednoduchý model simulovaného uživatele pro generování dotazů a software, který ve webovém rozhraní umožňuje sběr dat a následné evaluace. 1
Abstract v angličtině:
Video retrieval over large datasets is still a very challenging task, which is getting even more relevant with the rapidly growing volume of unannotated data available. Know-item search, as one of the video retrieval tasks, is limited primarily due to the limited ability of users to formulate a suitable query and low effectivity of search models. This thesis focuses mainly on selected search models based on image classification, which we will also compare with a commercial solution. We will examine how to transform the network output and what models to use. Also, the effect of iterative user query reformulation on overall search effectivity will be investigated. We will also present a simple simulated user model for the generation of artificial queries and supporting software for data collection and model evaluation in a web interface. 1
Dokumenty
Stáhnout Dokument Autor Typ Velikost
Stáhnout Text práce František Mejzlík 2.73 MB
Stáhnout Příloha k práci František Mejzlík 254.1 MB
Stáhnout Abstrakt v českém jazyce František Mejzlík 26 kB
Stáhnout Abstrakt anglicky František Mejzlík 25 kB
Stáhnout Posudek vedoucího RNDr. Jakub Lokoč, Ph.D. 179 kB
Stáhnout Posudek oponenta doc. RNDr. Tomáš Skopal, Ph.D. 332 kB
Stáhnout Záznam o průběhu obhajoby doc. RNDr. Petr Hnětynka, Ph.D. 152 kB