Detail publikace

Shlukování založené na Voronoiově dláždění pro klasifikaci a vyhledávání ve videu

CHMELAŘ, P. BURGETOVÁ, I.

Originální název

Shlukování založené na Voronoiově dláždění pro klasifikaci a vyhledávání ve videu

Český název

Shlukování založené na Voronoiově dláždění pro klasifikaci a vyhledávání ve videu

Typ

článek ve sborníku ve WoS nebo Scopus

Jazyk

cs

Originální abstrakt

Přestože existuje mnoho shlukovacích algoritmů, obecně není možné je použít pro všechny typy úloh. Iniciujícím problémem bylo vytvoření co možná nejvyššího počtu (tisíce) tříd pro klasifikaci popisu lokálních obrazových rysů ve velkém množství videa pro evaluaci TRECvid 2008. Tyto mnohorozměrné vektory pokrývají prostor téměř spojitě a běžně používané shlukovací metody nejsou schopny vytvořit potřebný počet tříd nebo skončit v "rozumném" čase. Proto jsme vyvinuli metodu založenou na Voronoiově dělení prostoru, která vyžaduje maximálně 2 průchody daty. Je založena na náhodném nalezení shluků v místech s (teoreticky) nejvyšší hustotou. Vzhledem k velkému množství dat, je možné vytvořit dostatečně vyšší množství kandidátních shluků, z nich vybrat požadovaný počet tříd (nižší, ale stále velký), a zbytek dat přiřadit do těchto tříd. Provedené experimenty prokázaly, že navržená metoda implementovaná jako sada SQL funkcí a dotazů, otestovaná na rozsáhlém problému a velkém množství výsledných shluků, je řádově rychlejší, než běžně používané přístupy.

Český abstrakt

Přestože existuje mnoho shlukovacích algoritmů, obecně není možné je použít pro všechny typy úloh. Iniciujícím problémem bylo vytvoření co možná nejvyššího počtu (tisíce) tříd pro klasifikaci popisu lokálních obrazových rysů ve velkém množství videa pro evaluaci TRECvid 2008. Tyto mnohorozměrné vektory pokrývají prostor téměř spojitě a běžně používané shlukovací metody nejsou schopny vytvořit potřebný počet tříd nebo skončit v "rozumném" čase. Proto jsme vyvinuli metodu založenou na Voronoiově dělení prostoru, která vyžaduje maximálně 2 průchody daty. Je založena na náhodném nalezení shluků v místech s (teoreticky) nejvyšší hustotou. Vzhledem k velkému množství dat, je možné vytvořit dostatečně vyšší množství kandidátních shluků, z nich vybrat požadovaný počet tříd (nižší, ale stále velký), a zbytek dat přiřadit do těchto tříd. Provedené experimenty prokázaly, že navržená metoda implementovaná jako sada SQL funkcí a dotazů, otestovaná na rozsáhlém problému a velkém množství výsledných shluků, je řádově rychlejší, než běžně používané přístupy.

Klíčová slova

Shlukování, klasifikace, vyhledávání, video, lokální rysy

Rok RIV

2009

Vydáno

04.02.2009

Nakladatel

Vydavateľstvo STU

Místo

Brno

ISBN

978-80-227-3015-0

Kniha

ZNALOSTI 2008, Proceedings of the 8th annual conference

Edice

NEUVEDEN

Číslo edice

NEUVEDEN

Strany od

71

Strany do

82

Strany počet

12

BibTex


@inproceedings{BUT30195,
  author="Petr {Chmelař} and Ivana {Burgetová}",
  title="Shlukování založené na Voronoiově dláždění pro klasifikaci a vyhledávání ve videu",
  annote="Přestože existuje mnoho shlukovacích algoritmů, obecně není možné je použít pro
všechny typy úloh. Iniciujícím problémem bylo vytvoření co možná nejvyššího počtu
(tisíce) tříd pro klasifikaci popisu lokálních obrazových rysů ve velkém množství
videa pro evaluaci TRECvid 2008. Tyto mnohorozměrné vektory pokrývají prostor
téměř spojitě a běžně používané shlukovací metody nejsou schopny vytvořit
potřebný počet tříd nebo skončit v "rozumném" čase. 

Proto jsme vyvinuli metodu založenou na Voronoiově dělení prostoru, která
vyžaduje maximálně 2 průchody daty. Je založena na náhodném nalezení shluků
v místech s (teoreticky) nejvyšší hustotou. Vzhledem k velkému množství dat, je
možné vytvořit dostatečně vyšší množství kandidátních shluků, z nich vybrat
požadovaný počet tříd (nižší, ale stále velký), a zbytek dat přiřadit do těchto
tříd. Provedené experimenty prokázaly, že navržená metoda implementovaná jako
sada SQL funkcí a dotazů, otestovaná na rozsáhlém problému a velkém množství
výsledných shluků, je řádově rychlejší, než běžně používané přístupy.",
  address="Vydavateľstvo STU",
  booktitle="ZNALOSTI 2008, Proceedings of the 8th annual conference",
  chapter="30195",
  edition="NEUVEDEN",
  howpublished="print",
  institution="Vydavateľstvo STU",
  year="2009",
  month="february",
  pages="71--82",
  publisher="Vydavateľstvo STU",
  type="conference paper"
}