Μέθοδοι μηχανικής μάθησης για σημασιολογική ανάλυση βίντεο

Περίληψη

Σε αυτή την διατριβή μελετήθηκαν μέθοδοι μηχανικής μάθησης και τεχνητής όρασης για σημασιολογική ανάλυση δεδομένων εικόνας και βίντεο. Πιο συγκεκριμένα, μελετήθηκαν τα προβλήματα αναγνώρισης προσώπου, ανθρώπινης κίνησης, αντικειμένων και περίληψης βίντεο, ως προβλήματα ταξινόμησης, καθώς και τα προβλήματα προστασίας ιδιωτικότητας και ευρωστίας απέναντι σε αντιπαραθετικές επιθέσεις. Αλγόριθμοι επιβλεπόμενης, ημι-επιβλεπόμενης και βαθιάς μάθησης, προτάθηκαν στα πλαίσια της ταξινόμησης μίας κλάσης, της ταξινόμησης πολλών κλάσεων, των αντιπαραθετικών επιθέσεων και αμυνών. Αναπτύχθηκαν καινοτόμες μεθοδολογίες που προσδίδουν αυξημένες επιδόσεις ταξινόμησης, οι οποίες οφείλονται στην εισαγωγή επιπλέον όρων κανονικοποίησης στα προβλήματα βελτιστοποίησης γνωστών αλγορίθμων, με σκοπό την αξιοποίηση γεωμετρικών σχέσεων μεταξύ των δεδομένων εκπαίδευσης. Τέλος, αναπτύχθηκε καινοτόμος μεθοδολογία για την παραγωγή αντιπαραθετικών επιθέσεων που εισάγει κριτήρια προστασίας ιδιωτικότητας, καθώς και ένας ...
περισσότερα

Περίληψη σε άλλη γλώσσα

This dissertation studied machine learning and computer vision methods for semantic image and video analysis. More specifically, the problems of face recognition, human action recognition, object recognition and video summarization were studied as classification problems, along with the problems of privacy protection and robustness to adversarial attacks. Supervised, semi-supervised and deep learning algorithms were proposed, in the context of one-class classification, multiclass classification, adversarial attacks and defenses. Novel methodologies that provide increased classification performance were developed, attributed to the introduction of additional regularization terms to the optimization problems of well-known learning algorithms, in order to exploit geometric training data relationships. Finally, a novel adversarial attack methodology that introduces privacy protection criteria was developed, along with a mechanism that increases the classification model robustness against a ...
περισσότερα

Όλα τα τεκμήρια στο ΕΑΔΔ προστατεύονται από πνευματικά δικαιώματα.

Διεύθυνση Handle
http://hdl.handle.net/10442/hedi/46942
ND
46942
Εναλλακτικός τίτλος
Machine learning methods for semantic video analysis
Συγγραφέας
Μυγδάλης, Βασίλειος του Άγγελος
Ημερομηνία
2019
Ίδρυμα
Αριστοτέλειο Πανεπιστήμιο Θεσσαλονίκης (ΑΠΘ). Σχολή Θετικών Επιστημών. Τμήμα Πληροφορικής. Τομέας Ψηφιακών Μέσων. Εργαστήριο Τεχνητής Νοημοσύνης και Ανάλυσης Πληροφοριών
Εξεταστική επιτροπή
Πήτας Ιωάννης
Τέφας Αναστάσιος
Νικολαΐδης Νικόλαος
Κοτρόπουλος Κωνσταντίνος
Ντελόπουλος Αναστάσιος
Λύκας Αριστείδης
Κομπατσιάρης Ιωάννης
Επιστημονικό πεδίο
Φυσικές Επιστήμες
Επιστήμη Ηλεκτρονικών Υπολογιστών και Πληροφορική
Λέξεις-κλειδιά
Μηχανική μάθηση; Τεχνητή όραση; Αναγνώριση προτύπων; Βαθιά μάθηση
Χώρα
Ελλάδα
Γλώσσα
Ελληνικά
Άλλα στοιχεία
159 σ., εικ., πιν., σχημ., γραφ.
Ειδικοί όροι χρήσης/διάθεσης
Το έργο παρέχεται υπό τους όρους της δημόσιας άδειας του νομικού προσώπου Creative Commons Corporation:
Στατιστικά χρήσης
ΠΡΟΒΟΛΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Google Analytics.
ΞΕΦΥΛΛΙΣΜΑΤΑ
Αφορά στο άνοιγμα του online αναγνώστη.
Πηγή: Google Analytics.
ΜΕΤΑΦΟΡΤΩΣΕΙΣ
Αφορά στο σύνολο των μεταφορτώσων του αρχείου της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
ΧΡΗΣΤΕΣ
Αφορά στις μοναδικές επισκέψεις της διδακτορικής διατριβής.
Πηγή: Εθνικό Αρχείο Διδακτορικών Διατριβών.
Σχετικές εγγραφές (με βάση τις επισκέψεις των χρηστών)