Automatic Machine Learning Methods for Multimedia Data Analysis

Kvalitní a efektivní zpracování rostoucího množství multimediálních dat začíná být v dnešní době stále více potřebné pro získání určité znalosti z těchto dat. Práce se zabývá výzkumem, implementací, optimalizací a experimentálním ověřením automatických metod strojového učení pro získávání znalostí z multimediálních dat, kde bylo v řadě příkladů dosaženo vyšší přesnosti ve srovnání s konvenčními metodami a vybrané výsledky byly publikovány v časopisech s impaktním faktorem [1, 2]. K tomu byly v práci speciálně vytvořeny výpočetní metody, které využívají masivně paralelní hardware, díky kterému je dosaženo úspory elektrické energie a výpočetního času při dosažení lepší přesnosti řešených problémů. Výpočty trvající běžně v řádech dní bylo možné urychlit novými metodami na několik málo minut. Funkčnost vytvořených metod byla ověřena na vybraných problémech: detekce krční arterie z ultrazvukových snímků a následné určení stupně nemoci této arterie, detekce staveb z leteckých snímků pro získání jejich zeměpisných souřadnic, detekce jednotlivých materiálů obsažených v meteoritu ze snímků počítačové tomografie, zpracování velkých databází strukturovaných dat, klasifikace hutních materiálů s pomocí laserové spektrometrie a automatická klasifikace emocí z textů.The quality and efficient processing of increasing amount of multimedia data is nowadays becoming increasingly needed to obtain some knowledge of this data. The thesis deals with a research, implementation, optimization and the experimental verification of automatic machine learning methods for multimedia data analysis. Created approach achieves higher accuracy in comparison with common methods, when applied on selected examples. Selected results were published in journals with impact factor [1, 2]. For these reasons special parallel computing methods were created in this work. These methods use massively parallel hardware to save electric energy and computing time and for achieving better result while solving problems. Computations which usually take days can be computed in minutes using new optimized methods. The functionality of created methods was verified on selected problems: artery detection from ultrasound images with further classifying of artery disease, the buildings detection from aerial images for obtaining geographical coordinates, the detection of materials contained in meteorite from CT images, the processing of huge databases of structured data, the classification of metallurgical materials with using laser induced breakdown spectroscopy and the automatic classification of emotions from texts.