Metody redukce dimensionality vektorových prostorů – Bc. Jan Brázdil
Bc. Jan Brázdil
Master's thesis
Metody redukce dimensionality vektorových prostorů
Dimensionality reduction methods for vector spaces
Abstract:
Tato práce se pokouší řešit problém velkých dat pro podobnostní vyhledávání obrázků za pomoci metod pro redukci dimensionality. V této práci je vyhodnocena metoda analýzy hlavních komponent na velké datové sadě obrázkových deskriptorů DeCAF. Bylo zjištěno, že analýza hlavních komponent může být použita na zmenšení velikosti dat až stokrát, a to za zachování vysoké přesnosti, použitím pročištění kandidátní …moreAbstract:
This thesis tries to approach the problem of large data in image similarity search by using a dimensionality reduction method. In this thesis the principal component analysis is evaluated on a large data set of DeCAF image descriptors. It was found that the principal component analysis can be used to reduce the size of the data up to one hundred times while keeping high precision by using a candidate …more
Language used: English
Date on which the thesis was submitted / produced: 30. 5. 2016
Identifier:
https://is.muni.cz/th/v9xlg/
Thesis defence
- Date of defence: 1. 7. 2016
- Supervisor: prof. Ing. Pavel Zezula, CSc.
- Reader: RNDr. David Novák, Ph.D.
Citation record
Full text of thesis
Contents of on-line thesis archive
Published in Theses:- světu
Other ways of accessing the text
Institution archiving the thesis and making it accessible: Masarykova univerzita, Fakulta informatikyMasaryk University
Faculty of InformaticsMaster programme / field:
Informatics / Artificial Intelligence and Natural Language Processing
Theses on a related topic
-
Identifying Risk Sources with Principal Component Analysis
Bogdan Romenskii -
Principal component analysis in Finance
Vojtěch Fučík -
Analysis of reading comprehension exercises
Katarína Hertelová -
Approximate Similarity Retrieval Based on Sketches
Vladimír Míč