Σημασιολογική ανάλυση σε πολυμεσικά δεδομένα με μηχανική μάθηση

Περίληψη

Στην εργασία αυτή ασχολούμαστε με το πρόβλημα της σημασιολογικής ανάλυσης πολυμεσικών δεδομένων. Δοθέντος ενός τμήματος πολυμεσικού εγγράφου και μία λίστα σαφώς ορισμένων εννοιών, στόχος μας είναι ο υπολογισμός πιθανοτήτων, μία για κάθε έννοια, που δίνουν ένα μέτρο της βεβαιότητας ότι η έννοια υπάρχει στα πολυμεσικά δεδομένα εισόδου. Ακολουθούμε την προσέγγιση της μηχανικής μάθησης, όπου εξάγονται πολλαπλά χαρακτηριστικά χαμηλού επιπέδου από το περιεχόμενο, τα οποία συνενώνονται, κανονικοποιούνται και επεξεργάζονται ώστε να προετοιμαστούν για το τελευταίο στάδιο υπολογισμού των πιθανοτήτων από έναν ταξινομητή. Οι πιθανότητες αυτές χρησιμοποιούνται για την δεικτοδότηση και μετέπειτα ανάκτηση πολυμέσων, ακόμα και όταν αυτά δεν έχουν σχολιαστεί χειρωνακτικά. Αρχικά επιδιώκουμε την αξιοποίηση ταξινομητών που έχουν εκπαιδευτεί σε ξένα πεδία εφαρμογής για την βελτίωση των αποτελεσμάτων ανάκτησης. Προτείνουμε ένα σχήμα συνένωσης όπου χρησιμοποιείται ένα επίπεδο ταξινομητών βάσης εκπαιδευμένων ...
περισσότερα

Περίληψη σε άλλη γλώσσα

This work studies the problem of semantic analysis of multimedia data. Given a segment of a multimedia document and a set of clearly defined concepts, our goal is to compute the probabilities that each concept exists in the input multimedia data. We follow the machine learning approach, where multiple low-level features are extracted from the content, which are subsequently fused, normalized and processed before the computation of probabilities by a classifier. These probabilities are used for the indexing and retrieval of multimedia data, even if the data have not been manually annotated. We first examine the use of classifiers that have been trained at foreign application domains for improving retrieval effectiveness. We propose a concept fusion scheme where a layer of base classifiers is used. These classifiers have been trained at a foreign application domain for each low-level feature separately. Using their outputs we train a final classifier that computes the output probabilitie ...
περισσότερα

Όλα τα τεκμήρια στο ΕΑΔΔ προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.

DOI
10.12681/eadd/23671
Διεύθυνση Handle
http://hdl.handle.net/10442/hedi/23671
ND
23671
Εναλλακτικός τίτλος
Semantic analysis of multimedia data with machine learning
Συγγραφέας
Δίου, Χρήστος του Αναστάσιος
Ημερομηνία
2010
Ίδρυμα
Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης (ΑΠΘ). Σχολή Πολυτεχνική. Τμήμα Ηλεκτρολόγων Μηχανικών και Μηχανικών Υπολογιστών
Εξεταστική επιτροπή
Ντελόπουλος Αναστάσιος
Στρίντζης Μιχαήλ
Μήτκας Περικλής
Πετρίδης Βασίλειος
Πήτας Ιωάννης
Κομπατσιάρης Ιωάννης
Συμεωνίδης Ανδρέας
Επιστημονικό πεδίο
Επιστήμες Μηχανικού και ΤεχνολογίαΕπιστήμη Ηλεκτρολόγου Μηχανικού, Ηλεκτρονικού Μηχανικού, Μηχανικού Η/Υ
Λέξεις-κλειδιά
Ανάκτηση πολυμέσων; Μηχανική μάθηση; Ανίχνευση εννοιών; Μετασχηματισμός χαρακτηριστικών; Παραγωγή συνόλων εκπαίδευσης; Εξαγωγή χαρακτηριστικών ήχου
Χώρα
Ελλάδα
Γλώσσα
Ελληνικά
Άλλα στοιχεία
ix, 163 σ., εικ.
Στατιστικά χρήσης
ΠΡΟΒΟΛΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Google Analytics.
ΞΕΦΥΛΛΙΣΜΑΤΑ
Αφορά στο άνοιγμα του online αναγνώστη.
Πηγή: Google Analytics.
ΜΕΤΑΦΟΡΤΩΣΕΙΣ
Αφορά στο σύνολο των μεταφορτώσων του αρχείου της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
ΧΡΗΣΤΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
Σχετικές εγγραφές (με βάση τις επισκέψεις των χρηστών)