Automatická detekce obsahu v televizních záznamech pomocí metod zpracování obrazu a zvuku

Kolesnikov, Artur

Automatická detekce obsahu v televizních záznamech pomocí metod zpracování obrazu a zvuku

DSpace Repository

Language: English čeština

Automatická detekce obsahu v televizních záznamech pomocí metod zpracování obrazu a zvuku

dc.contributor.advisor	Ulrich, Adam
dc.contributor.author	Kolesnikov, Artur
dc.date.accessioned	2025-12-10T23:09:55Z
dc.date.available	2025-12-10T23:09:55Z
dc.date.issued	2024-10-27
dc.identifier	Elektronický archiv Knihovny UTB
dc.identifier.uri	http://hdl.handle.net/10563/57871
dc.description.abstract	Tato práce se zabývá analýzou televizního vysílání s využitím metod zpracování obrazu a zvuku. Zameruje se jak na klasické prístupy strojového ucení založené na statistické analýze, tak na pokrocilé metody hlubokého ucení, zejména v oblasti pocítacového videní. Cílem je navrhnout a otestovat model, který umožní automatickou detekci filmu a reklam v rámci televizního obsahu.
dc.format	88
dc.language.iso	cs
dc.publisher	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně
dc.rights	Bez omezení
dc.subject	analýza televizního vysílání	cs
dc.subject	detekce reklam	cs
dc.subject	hluboké učení	cs
dc.subject	audio-vizuální klasifikace	cs
dc.subject	Vision Transformer	cs
dc.subject	konvoluční neuronové sítě	cs
dc.subject	binární klasifikace	cs
dc.subject	television broadcast analysis	en
dc.subject	advertisement detection	en
dc.subject	deep learning	en
dc.subject	audio-visual classification	en
dc.subject	Vision Transformer	en
dc.subject	CNN	en
dc.subject	binary classification	en
dc.title	Automatická detekce obsahu v televizních záznamech pomocí metod zpracování obrazu a zvuku
dc.title.alternative	Automatic Detection of TV Video Content Using Image and Audio Processing Methods
dc.type	bakalářská práce	cs
dc.contributor.referee	Krňávek, Jan
dc.date.accepted	2025-06-17
dc.description.abstract-translated	This thesis focuses on the analysis of television broadcasting using image and audio pro- cessing techniques. It explores both classical machine learning methods based on statistical analysis and advanced deep learning approaches, particularly in the field of computer vision. The main objective is to design and evaluate a model capable of automatically detecting films and commercials within the broadcast content.
dc.description.department	Ústav informatiky a umělé inteligence
dc.thesis.degree-discipline	Softwarové inženýrství	cs
dc.thesis.degree-discipline	Software Engineering	en
dc.thesis.degree-grantor	Univerzita Tomáše Bati ve Zlíně. Fakulta aplikované informatiky	cs
dc.thesis.degree-grantor	Tomas Bata University in Zlín. Faculty of Applied Informatics	en
dc.thesis.degree-name	Bc.
dc.thesis.degree-program	Softwarové inženýrství	cs
dc.thesis.degree-program	Software Engineering	en
dc.identifier.stag	70334
dc.date.submitted	2025-05-30