Automatic Image Annotation for Microstock Sites

Bc. Michal Červeňanský

Diplomová práce

Anotace:

Táto práca sa zameriava na problém anotácie obrázkov vo fotobankovom priemysle. Na riešenie problému využíva najmodernejšie techniky strojového učenia pre detekciu objektov a klasifikáciu obrazu. Anotačný postup, optimalizovaný pre získanie anotácie v podobe kľúčových slov pre využitie vo fotobankách, je postavený na existujúcom nástroji MUFIN Annotation Framework. Pôvodnú presnosť anotácie MUFIN sa podarilo vylepšiť pomocou pridania vstupných kľúčových slov, získaných z metadát obrázkov, ako aj pomocou najmodernejších techník strojového učenia. Toto riešenie je vyhodnotené na reálnych dátach z fotobánk.

Abstract:

This thesis addresses the issue of image annotation for the microstock industry. It attempts to bridge the gap between a real-life problem of image annotation and the state-of-the-art research of object detection and image classification techniques. Building upon the existing MUFIN Annotation Framework, we develop an annotation pipeline optimized for obtaining keyword annotation for microstock usage. Specifically, we improve the accuracy of MUFIN annotation using high-precision seed keywords acquired from image metadata and state-of-the-art machine learning technologies. The proposed solution is evaluated over real-world microstock data.

Keywords

image annotation, image classification, object detection, microstock, convolutional neural networks, MUFIN Annotation Framework, seed keywords

Jazyk práce: angličtina

Datum vytvoření / odevzdání či podání práce: 18. 5. 2021

Obhajoba závěrečné práce

• Obhajoba proběhla 25. 6. 2021
• Vedoucí: RNDr. Petra Budíková, Ph.D.
• Oponent: RNDr. Michal Batko, Ph.D.

Masarykova univerzita

Fakulta informatiky

Magisterský studijní program / obor:
Umělá inteligence a zpracování dat / Zpracování a analýza rozsáhlých dat