diplomsko delo
Oskar Čokl (Avtor), Luka Čehovin (Mentor)

Povzetek

Z digitalizacijo zajema slik se je njihova koliˇcina izjemno poveˇcala, obenem pa je iskanje po zbirkah slik postalo zelo teˇzavno. V diplomi obravnavamo problem poizvedovanja po zbirki slik na podlagi referenˇcnega primera. Upo- rabljamo sodoben pristop na podlagi opisnikov, pridobljenih iz globokega modela na osnovi konvolucijske nevronske mreˇze. Taki opisniki niso redki in nad njimi ne moremo zgraditi obrnjenih indeksov. V naˇsem pristopu se za poizvedovanje posluˇzimo hierarhiˇcnega gruˇcenja z drevesom na podlagi pogojnih verjetnosti. Okoli drevesne strukture zgradimo prototip storitve za poizvedovanje po zbirki slik, ki lahko odzivno streˇze veˇc uporabnikov hkrati. Reˇsitev ovrednotimo napram poizvedovanju s surovo silo in ugotovimo, da je predlagani pristop bolj ustrezen pri veliki koliˇcini slik, saj porabi manj pomnilnika in manj ˇcasa za poizvedovanje.

Ključne besede

poizvedovanje;slike;poizvedovanje s primerom;skalabilnost;CD-drevo;vrsta opravil;univerzitetni študij;diplomske naloge;

Podatki

Jezik: Slovenski jezik
Leto izida:
Tipologija: 2.11 - Diplomsko delo
Organizacija: UL FRI - Fakulteta za računalništvo in informatiko
Založnik: [O. Čokl]
UDK: 004(043.2)
COBISS: 82086659 Povezava se bo odprla v novem oknu
Št. ogledov: 158
Št. prenosov: 20
Ocena: 0 (0 glasov)
Metapodatki: JSON JSON-RDF JSON-LD TURTLE N-TRIPLES XML RDFA MICRODATA DC-XML DC-RDF RDF

Ostali podatki

Sekundarni jezik: Angleški jezik
Sekundarni naslov: Efficient content-based image retrieval
Sekundarni povzetek: With the digitalization of capturing images, the amount of images drasti- cally increased and searching through a collection of images became very hard. This dissertation deals with querying a collection of images based on a reference image. We use a modern approach based on features obtained from a deep model based on a convolutional neural network. Such features are not sparse and we cannot build inverted indexes with them. In our approach we use hierarchical clustering with a conditional density tree for querying. We build a prototype of an image search service with the tree structure which is able to responsively serve multiple users at the same time. We test the solution against a brute force approach and find that the suggested method is more suited for large collections of images, as it consumes less memory and needs less time for queries.
Sekundarne ključne besede: querying;images;query by example;scalability;CD-tree;task queue;computer and information science;diploma;Računalništvo;Univerzitetna in visokošolska dela;
Vrsta dela (COBISS): Diplomsko delo/naloga
Študijski program: 1000468
Komentar na gradivo: Univ. v Ljubljani, Fak. za računalništvo in informatiko
Strani: 38 str.
ID: 13682514