Výběr reprezentativního souboru fotografií

Abstract

The objective of this thesis was to offer a solution to the time-consuming management of photo albums in the form of a summarization tool. We laid down few common methods and approaches to image data extraction, as well as reported on summarization tools and software that have been already developed. We then focused on proposing ways of combining extracted image information using conditional statements, a logical approximation model and a shallow neural network. A graphical interface was later developed showcasing all the proposed solutions. Moreover, we added learning capabilities for two of those solutions which are capable of closer approximation of user's preferences. We conducted a survey comparing selections made by our proposed solutions and a selection made by human. The results of the survey show that the proposed methods create selections able to compete with the human-made selection.Cílem této téze bylo nabídnout řešení pro časově náročnou správu fotoalba ve formě nástroje vytvářející shrnutí. Stanovili jsme několik metod a přístupů k extrakci informací z fotografii a podali jsme zprávu o nástrojích a softwaru, které se problémem již zabývají. Poté jsme se zaměřili na navrhnutí způsobů kombinace extrahovaných informací za pomoci použití podmínkových výrazů, logické aproximace a mělké neaurální sítě. Nástroj pro uživatelskou interakci v grafickém prostředí byl vyvinut s ukázkou navrhnutích řešení. Dále jsem pro dvě z těchto řešení přidali možnost učení, které je schopno přiblížit výsledky blíže k uživatelským preferencím. Provedli jsme průzkum porovnávající výběry vytvořené našimi navrhnutími řešeními a výběrem vytvořeným člověkem. Výsledky veřejného průzkumu ukazují, že naše metody dokážou vytvořit výběry konkurující lidským výběrům.