Characterisation and adaptive learning in interactive video retrieval
Metadades
Mostra el registre complet de l'elementcomunitat-uji-handle:10234/9
comunitat-uji-handle2:10234/29747
comunitat-uji-handle3:10234/162753
comunitat-uji-handle4:
TESISMetadades
Títol
Characterisation and adaptive learning in interactive video retrievalAutoria
Director/a
Pla Bañón, FilibertoÒrgan responsable
Universitat Jaume I. Departament de Llenguatges i Sistemes InformàticsData de defensa
2016-05-20Editor
Universitat Jaume IParaules clau
Àrea de coneixement
Pàgines
123 p.;Resum
El objetivo principal de esta tesis consiste en utilizar eficazmente los modelos de tópicos latentes para afrontar el problema de la recuperación automática de vídeo. Concretamente, se pretende mejorar tanto a nivel ... [+]
El objetivo principal de esta tesis consiste en utilizar eficazmente los modelos de tópicos latentes para afrontar el problema de la recuperación automática de vídeo. Concretamente, se pretende mejorar tanto a nivel de eficiencia como a nivel de precisión el actual estado del arte en materia de los sitemas de recuperación automática de vídeo. En general, los modelos de tópicos latentes son un conjunto de herramientas estadísticas que permiten extraer los patrones generadores de una colección de datos. Tradicionalmente, este tipo de técnicas no han sido consideradas de gran utilidad para los sistemas de recuperación automática de vídeo debido a su alto coste computacional y a la propia complejidad del espacio de tópicos en el ámbito de la información visual. [-]
In this work, we are interested in the use of latent topics to overcome the current limitations in CBVR. Despite the potential of topic models to uncover the hidden structure of a collection, they have traditionally ... [+]
In this work, we are interested in the use of latent topics to overcome the current limitations in CBVR. Despite the potential of topic models to uncover the hidden structure of a collection, they have traditionally been unable to provide a competitive advantage in CBVR because of the high computational cost of their algorithms and the complexity of the latent space in the visual domain. Throughout this thesis we focus on designing new models and tools based on topic models to take advantage of the latent space in CBVR. Specifically, we have worked in four different areas within the retrieval process: vocabulary reduction, encoding, modelling and ranking, being our most important contributions related to both modelling and ranking. [-]
Drets d'accés
ADVERTIMENT. L'accés als continguts d'aquesta tesi doctoral i la seva utilització ha de respectar els drets de la persona autora. Pot ser utilitzada per a consulta o estudi personal, així com en activitats o materials d'investigació i docència en els termes establerts a l'art. 32 del Text Refós de la Llei de Propietat Intel·lectual (RDL 1/1996). Per altres utilitzacions es requereix l'autorització prèvia i expressa de la persona autora. En qualsevol cas, en la utilització dels seus continguts caldrà indicar de forma clara el nom i cognoms de la persona autora i el títol de la tesi doctoral. No s'autoritza la seva reproducció o altres formes d'explotació efectuades amb finalitats de lucre ni la seva comunicació pública des d'un lloc aliè al servei TDX. Tampoc s'autoritza la presentació del seu contingut en una finestra o marc aliè a TDX (framing). Aquesta reserva de drets afecta tant als continguts de la tesi com als seus resums i índexs.
info:eu-repo/semantics/openAccess
info:eu-repo/semantics/openAccess