Izrada vizualne tražilice

undergraduate thesis

• Title (english): Development of a Visual Search Engine
• Author: Dora Ivezić
• Mentor: Marina Bagić Babac (mentor)
• Committee member: Marina Bagić Babac (predsjednik povjerenstva)
• Committee member: Marko Horvat (član povjerenstva)
• Committee member: Mirjana Domazet-Lošo (član povjerenstva)
• Granter: University of Zagreb; Faculty of Electrical Engineering and Computing; Zagreb
• Defense date and country: 2021-07-14, Croatia
• Scientific / art field, discipline and subdiscipline: TECHNICAL SCIENCES; Computing

Abstract

Vizualne tražilice pronalaze subjekt u slici te kao rezultat daju više informacija o tom subjektu. To se može dizajnirati kao traženje drugih slika koje sadrže taj subjekt. Kako bi se pronašao subjekt u slici, moguće je koristiti model za detekciju predmeta, te pomoću korisnika odabrati subjekt. Potrebno je izvući značajke iz slika među kojima će se pretraživati one najpogodnije. To se može postiću koristeći model za izvlačenje značajki. Dimenzionalnost istih se smanjuje pomoću modela za smanjenje dimenzionalnosti kako bi se uštedilo na memoriji te kako bi se čak poboljšala preciznost. Te značajke se zatim indeksiraju kako bi ih se lakše pronašlo. Upitna slika također prolazi kroz proces izvlačenja značajki i smanjenje dimenzionalnosti. Naposlijetku, algoritam zaslužen za indeksiranje također nalazi najsličnije značajke upitnoj slici te se dotične slike prikazuju korisniku.

Abstract (english)

Visual search engines consist of searching the subject of interest and providing more results about the subject to the user, which can be designed as searching for images that contain that subject. The way to extract the subject of interest in the image is to use an object detection model and choose the subject with the help of the user. From the images from which the retrieval will be done have to be extracted some features. This can be done using a feature extraction model. To save some memory and even have better accuracy, the features dimensionality gets reduced using a dimensionality reduction model. Before saving them, they get indexed for easier retrieval. The query image also goes though feature extraction and dimensionality reduction. Finally, the indexing algorithm retrieves the result features, and the respective images get shown to the user.

• Keywords: vizualna tražilica; pretraživanje slika temeljeno na sadržaju; strojno učenje; duboke neuronske mreže; prijenosno učenje
• Keywords (english): visual search engine; content based image retrieval; machine learning; deep neural networks; transfer learning
• Language: english
• URN:NBN: urn:nbn:hr:168:580237
• Study programme: Title: Computing; Study programme type: university; Study level: undergraduate; Academic / professional title: sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva (sveučilišni/a prvostupnik/ prvostupnica (baccalaureus/baccalaurea) inženjer/inženjerka računarstva)
• Type of resource: Text
• File origin: Born digital
• Access conditions: Closed access
• Created on: 2023-01-15 10:22:09