| Studiju veids |
bakalaura akadēmiskās studijas |
| Studiju programmas nosaukums |
Informācijas tehnoloģija |
| Nosaukums |
Neironu tīklu lietojums videoattēlu metadatu izgūšanai |
| Nosaukums angļu valodā |
Application of Neural Network in Extraction of Video Image Metadata |
| Struktūrvienība |
33000 Datorzinātnes, informācijas tehnoloģijas un enerģētikas fakultāte |
| Darba vadītājs |
Solvita Bērziša |
| Recenzents |
Mg. math. Andris Ločmelis |
| Anotācija |
Video apjoms internetā katru gadu pieaug neticamā tempā, un kļūst neiespējami to manuāli pārvaldīt. Pārvaldību var automatizēt, izmantojot izvilktos konkrētos datus par video. Šos datus sauc par metadatiem, un pastāv vairāki veidi, kā tos var iegūt no video – viens no tiem ir konvolucionālo neironu tīklu izmantošana. Šā bakalaura darba mērķis ir salīdzināt dažādus konvolucionālo neironu tīklu modeļus, lai izgūtu metadatus no video.
Bakalaura darba ietvaros ir pārskatīti un pārbaudīti četri neironu tīkla modeļi. Šiem modeļiem ir izveidots pielāgots risinājums, lai tie varētu darboties ne tikai ar attēliem, bet arī ar video failiem. Katrs tests ir veikts ar dažādiem video failiem, kas atšķīrās pēc satura. Katrā testā ir novērtēti četri parametri: kopējais iegūto metadatu skaits, piecas visprecīzākās metadatu klases, precizitāte un izpildes laiks. Turklāt ir pārbaudīta tādu video kvalitātes parametru ietekme kā apgaismojums un kadru izšķirtspēja, uz metadatu izvilkšanas rezultātiem. Viens modelis ir pārkvalificēts, lai no video faila iegūtu tikai konkrētus metadatus.
Visi četri modeļi uzrādīja atšķirīgus rezultātus, bet kopējā metadatu skaita un precizitātes ziņā vislabākos rezultātus uzrādīja modeļi: “Faster R-CNN + Inception V2” un “SSD + MobilenetV2”.Visiem modeļiem netika atrasta būtiska video kvalitātes ietekme uz metadatu izvilkšanas rezultātiem. Modelis, kas ir pārkvalificēts, pierādīja, ka konkrētus metadatus var izvilkt, ja neironu tīkls ir apmācīts izmantojot piemērotu datu kopu.
Darba apjoms – 49 lpp., 9 tabulas, 26 attēli. |
| Atslēgas vārdi |
Neironu tīkli , konvolucionālo neironu tīkli, TensorFlow, Metadati, |
| Atslēgas vārdi angļu valodā |
Neural networks, Convolutional neural networks, TensorFlow, Metadata |
| Valoda |
lv |
| Gads |
2019 |
| Darba augšupielādes datums un laiks |
29.05.2019 18:56:38 |
