Naslov
Analiza segmentacije afektivno označene multimedije korištenjem postupaka nenadziranog strojnog učenja
(Analysis of affective multimedia segmentation using unsupervised machine learning methods)

Autori
Horvat, Marko

Vrsta, podvrsta i kategorija rada
Sažeci sa skupova, pp prezentacija, znanstveni

Izvornik
Workshop on Data Analysis (CECIIS 2019) / - , 2019

Skup
Central European Conference on Information and Intelligent Systems (CECIIS 2019)

Mjesto i datum
Varaždin, Hrvatska, 02.10.2019. - 04.10.2019

Vrsta sudjelovanja
Pozvano predavanje

Vrsta recenzije
Nije recenziran

Ključne riječi
strojno učenje, segmentacija, k-means algoritam, afektivna multimedija
(machine learning, clustering, k-means algorithm, affective multimedia)

Sažetak
Znanstvena istraživanja nastanka emocija izlaganjem vizualnim pobudama rezultirala su izradom nekoliko standardiziranih baza afektivne multimedije kao što su IAPS, NAPS te NAPS BE. Baza NAPS, slično kao IAPS, sadrži subjektivne ocjene kandidata na dimenzijama ugode te uzbuđenja za odabrane fotografije, dok NAPS BE proširuje podskup fotografija NAPS-a s ocjenama za šest osnovnih emocija (sreća, tuga, strah, iznenađenje, ljutnja i gađenje). U predavanju je objašnjena uporaba alata Waikato Environment for Knowledge Analysis (WEKA) za postupke nenadziranog učenja i clusteringa. Pokretanje aplikacije, učitavanje podataka u ARFF formatu, odabir clustering algoritma i prilagodba parametara, pokretanje algoritma, tekstualni i grafički prikaz rezultata, analiza sadržaja rezultata. Odabranom metodom nenadziranog strojnog učenja odredila se podjela afektivno označenih slika u diskretne skupove (grozdove, clustere) odvojeno za baze NAPS i NAPS BE. Analizirala se uporaba algoritma k-means, nedostaci te predložena rješenja. Predstavljeni su rezultati segmentacije afektivno označene multimedije na odabranim primjerima.

Izvorni jezik
Hrvatski

Znanstvena područja
Računarstvo

POVEZANOST RADA