Semi-supervizovaná segmentace videa ve vysokém rozlišení
Semisupervised segmentation of UHD video
Type of document
diplomová prácemaster thesis
Author
Keruľ-Kmec Oliver
Supervisor
Holeňa Martin
Opponent
Pulc Petr
Field of study
Znalostní inženýrstvíStudy program
InformatikaInstitutions assigning rank
katedra aplikované matematikyDefended
2019-02-06Rights
A university thesis is a work protected by the Copyright Act. Extracts, copies and transcripts of the thesis are allowed for personal use only and at one?s own expense. The use of thesis should be in compliance with the Copyright Act http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf and the citation ethics http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.htmlVysokoškolská závěrečná práce je dílo chráněné autorským zákonem. Je možné pořizovat z něj na své náklady a pro svoji osobní potřebu výpisy, opisy a rozmnoženiny. Jeho využití musí být v souladu s autorským zákonem http://www.mkcr.cz/assets/autorske-pravo/01-3982006.pdf a citační etikou http://knihovny.cvut.cz/vychova/vskp.html
Metadata
Show full item recordAbstract
Jednou z hlavných predspracujúcich úloh v oblasti získavania informácii z videa je segmentácia scény, hlavne segmentácia popredných objektov od pozadia. Ide vlastne o klasifikačnú úlohu, ktorá je špecifická v tom, že je časovo náročné získať človekom anotované trénovacie dáta na učenie klasifikátora. Preto je vhodné použiť semi-supervizovanú klasifikáciu. Táto práca sa zaoberá použitím semi-supervizovaných klasifikátorov založených na regularizovaní zhlukov a na fuzzy c-means v spojeni s úlohou segmentácie popredia a pozadia. Na klasifikáciu ďalších snímkov podľa jedného snímku, ktorý oštítkoval človek, je použitý detektor významných bodov založený na kombinácii detektoru rohov s vizuálny deskriptorom. Práca experimentálne porovnáva obe tieto metódy s tradičnou metódou GMM. One of the key preprocessing tasks in information retrieval from a video is the segmentation of the scene, primarily its segmentation into foreground objects and the background. This is actually a classification task, but with the specific property that it is very time consuming and costly to obtain human-labelled training data for classifier training. That suggests to use semi-supervised classifiers to this end. The presented work reports the investigation of semisupervised classification methods based on cluster regularization and on fuzzy c-means in connection with the foreground / background segmentation task. To classify as many video frames as possible using only a single human-based frame, the semi-supervised classification is combined with a frequently used keypoint detector based on a combination of a corner detection method with a visual descriptor method. The paper experimentally compares both methods of semi-supervised classification in this context with traditional algorithm GMM.
Collections
- Diplomové práce - 18105 [195]