Wyniki wyszukiwania - BazTech

1

Wyszukiwanie i analiza fotografii obiektów zabytkowych w sieci Internet

Banach M., Czajkowski K., Gąciarz T.

Studia Informatica

|

2013

|

Vol. 34, nr 2A

393--410

PL

Artykuł prezentuje autorską propozycję systemu wyszukiwania w sieci Internet treści i fotografii dotyczących obiektów zabytkowych, mogącego stanowić wsparcie dla prac konserwatorskich. Zaprezentowano możliwy zestaw cech, których uwzględnienie pozwala selekcjonować fotografie pod kątem ich przydatności w omawianym zagadnieniu.

EN

This paper presents author’s proposal of solutions for searching contents and photos about historical monuments in the Internet. The aim of this system is to support conservation works. The possible set of features, which can be used in photos selection from the point of view of their usefulness, has been presented.

2

Recognition of the numbers in the Polish language

Plichta A., Gąciarz T., Krzywdziński T.

Journal of Telecommunications and Information Technology

|

2013

|

nr 4

70--78

EN

Automatic Speech Recognition is one of the hottest research and application problems in today’s ICT technologies. Huge progress in the development of the intelligent mobile systems needs an implementation of the new services, where users can communicate with devices by sending audio commands. Those systems must be additionally integrated with the highly distributed infrastructures such as computational and mobile clouds, Wireless Sensor Networks (WSNs), and many others. This paper presents the recent research results for the recognition of the separate words and words in short contexts (limited to the numbers) articulated in the Polish language. Compressed Sensing Theory (CST) is applied for the first time as a methodology of speech recognition. The effectiveness of the proposed methodology is justified in numerical tests for both separate words and short sentences.

3

Detekcja reklam w bazach danych video

Majewicz M., Gąciarz T., Czajkowski K.

Studia Informatica

|

2012

|

Vol. 33, nr 2B

61-76

PL

Reklamy telewizyjne są obecne niemal w każdym emitowanym materiale telewizyjnym. Umieszczanie takich treści w bazach danych video powoduje dodatkowe problemy, z których najważniejsze to większy rozmiar plików oraz dłuższy czas ich przeszukiwania. W artykule przedstawiono metody wykrywania i usuwania niepożądanych treści reklamowych z materiału video, z wykorzystaniem klasyfikatorów bazujących na zestawach tzw. cech typu Haara. Proponowany algorytm, dzięki dostosowaniu do konkretnej stacji telewizyjnej, osiąga wysoki poziom dokładności detekcji.

EN

TV commercials are present in almost each currently emitted telecast. Placing such content in video databases creates additional problems, most important of which is a larger file size and longer duration of their search. This paper shows methods of detecting and removing of undesirable TV commercials from video material by using classifiers based on Haar-like features. The proposed algorithm can adapt to a particular TV channel and achieves a high level of precision.

4

Wpływ metody selekcji słów kluczowych na skuteczność klasyfikacji stron internetowych z wykorzystaniem algorytmu boostingu

Gąciarz T., Czajkowski K.

Czasopismo Techniczne. Nauki Podstawowe

|

2012

|

R. 109, z. 1-NP

61--73

PL

Artykuł porusza zagadnienia dotyczące klasyfikacji stron internetowych. Klasyfikacja przeprowadzana jest w oparciu o analizę struktury oraz zawartości stron. Pod uwagę brane są cechy zróżnicowanym charakterze, w tym między innymi cechy strukturalne, wizualne, tekstowe, łączy internetowych. Przy budowie klasyfikatorów wykorzystano algorytm AdaBoost. Skupiono się na wpływie metody selekcji słów kluczowych na skuteczność procesu klasyfikacji.

EN

The paper concerns the issues of web pages analysis process. The classification is performed based on the analysis of the structure as well content of pages. Various characteristics are taken into account including inter alia, structural, visual, text, web and links features. During the construction of classifiers the AdaBoost algorithm was applied. This paper focuses on the impact of keyword selection methods on the effectiveness of the classification process.

5

Klasyfikacja stron internetowych z wykorzystaniem algorytmu boostingu

Gąciarz T., Czajkowski K., Niebylski M., Szawernoga R.

Studia Informatica

|

2011

|

Vol. 32, nr 2A

283-297

PL

Artykuł dotyczy analizy informacji opisujących strony internetowe. Celem analizy jest wsparcie procesu ich klasyfikacji. Brane są pod uwagę cechy o zróżnicowanym charakterze, w tym między innymi cechy: strukturalne, wizualne, tekstowe, łączy internetowych. Przy budowie klasyfikatorów wykorzystano algorytm AdaBoost. W artykule przedstawiono implementację omawianego rozwiązania oraz wyniki przeprowadzonych eksperymentów.

EN

The article concerns the analysis of information describing the web pages. The aim of the analysis is to support the process of their classification. Various characteristics are taken into account including inter alia, structural, visual, text, web and links features. During the construction of classifiers the AdaBoost algorithm was applied. The paper presents the implementation of this solution and the results of experiments.

6

Klasyfikacja zdjęć w multimedialnych bazach danych

Gąciarz T., Czajkowski K.

Studia Informatica

|

2010

|

Vol. 31, nr 2A

335-346

PL

Praca dotyczy zagadnień szybkiej klasyfikacji zdjęć w oparciu o informacje w nich zawarte. Brane są pod uwagę takie cechy, jak występowanie linii prostych, średnia jasność w poszczególnych obszarach zdjęć, występowanie tekstów oraz obecność twarzy. Na podstawie tych cech, wykorzystując m.in. sieć neuronową, obrazy są klasyfikowane do jednej z kilku kategorii. W pracy przedstawiono implementację omawianego podejścia oraz wyniki przeprowadzonych eksperymentów.

EN

This paper concerns pictures fast classification on the basis of information included in them. Features as occurrence of straight lines, average brightness in particular areas of picture, text detection as well as human face occurrence are taken into consideration. On the basis of these features, images are classified to one of several categories, by using neural network. Chapter describes implementation and results obtained using mentioned approach.

7

Hidden Markov Model (HMM) - opis modelu i algorytmów pod kątem wykorzystania w problemach rozpoznawania mowy i pisma

Gąciarz T.

Elektrotechnika i Elektronika

|

1998

|

T. 17, nr 1

17--31

EN

The use of hidden Markov models (HMM's) for speech and handwriting recognition has become increasingly popular in the past few years. The reason why this method has become so popular are: the inherent statistical (mathematically precise) framework, the easy and availability of training algorithms for estimating the parameters of the models from the finite training sets of data, the flexibility of the resulting recognition system where one can easily change the size, type, or architecture of the models to suit particular words, sounds etc., and the ease of implementation of the overall recognition system. In this paper, the basic information on hidden Markoy model is presented. It includes formal description of the model, methods and algorithms used for training and recognition.

PL

Hidden Markov Model już od kilkunastu lat cieszy się niesłabnącą popularnością w zastosowaniach związanych z rozpoznawaniem mowy i pisma ręcznego. Przyczyną tak wielkiej popularności są niewątpliwie solidnie opracowane podstawy matematyczne modelu (teoria), jak i struktura implementacyjna (praktyka). Wykorzystywane, ogólnie dostępne algorytmy charakteryzują się jasnością i efektywnością estymacji parametrów modelu na podstawie skończonego zbioru uczącego. Elastyczność systemu rozpoznawania pozwala na łatwe dostosowanie rozmiaru, typu i architektury modelu do odpowiednich słów, dźwięków itp. W artykule tym zawarto podstawowe dane na temat budowy HMM wraz z jego formalnym opisem. Przedstawiono także ideę działania najbardziej znanych algorytmów służących do uczenia i rozpoznawania z wykorzystaniem modelu.