Automatické doporučování ilustračních snímků

Abstract

Cílem této práce je implementace webové aplikace určené k doporučování ilustračních obrázků. Aplikace dostane na vstupu novinový článek v češtině nebo angličtině a na základě textu sama doporučí vhodné ilustrační obrázky. Implementovaná aplikace také vyhledává obrázky dle vizuální podobnosti. Práce se věnuje teoretickým aspektům extrakce klíčových slov, nebo detekce jazyka textu. Dále jsou rozebrány některé možnosti efektivního hledání podobných vektorů, které jsou využity v komponentě pro vyhledávání vizuálně podobných obrázků. Práce dále popisuje moderní možnosti vývoje webového frontendu i backendu. Algoritmus doporučování obrázků je v rámci práce otestován na uživatelích. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)

The objective of this thesis is to implement a web application designed for recommendation of stock photos. The application gets the input from newspaper articles in Czech or English and, based on the text itself, suggests appropriate stock photos. The implemented application also searches images according to visual similarity. The thesis deals with theoretical aspects of keywords extraction and language of text detection. Further it analyzes possibilities of efficient search for similar vectors that are used in the search component for visually similar images. It also describes the possibilities in development of modern web frontend and backend. The quality of algorithm for recommending stock photos is tested on users. Powered by TCPDF (www.tcpdf.org)