prof. RNDr. Tomáš Skopal, Ph.D.

Složitost vyhledávacích systémů nové generace vychází z požadavku organizovat masivní a stále rostoucí objemy heterogenních dat a metadat spolu s potřebou poskytovat distribuovanou správu převážně založenou na podobnostním vyhledávání. Problém začíná získáváním slabě strukturovaných nebo zcela nestrukturovaných dat, jako jsou obrázky a video, pro které jsou nutně potřeba inovativní techniky pro extrakci a klasifikaci informací, aby se zvýšila jejich vyhledatelnost. Nalezitelnost objektu a vlastní proces vyhledávání v zásadě považujeme za dva zásadní a synergické aspekty vyhledávání. Oba představují výzvy v oblasti efektivity, které vyžadují inovativní teorie a technologie, a musí být studovány společně, aby se sblížily s kvalitativně novými vyhledávacími nástroji budoucnosti. Téma disertační práce má povahu základního výzkumu, protože se zabývá teoretickými limity vyhledávání podle podobnosti v kontextu problému velkých dat. Cílem práce je hledání a vývoj škálovatelných řešení.

prof. RNDr. Tomáš Skopal, Ph.D.

RNDr. David Hoksza, Ph.D.

Katedra softwarového inženýrství

prof. RNDr. Tomáš Skopal, Ph.D.

Ing. Jan Baier

Katedra softwarového inženýrství

Cílem této práce je navrhnout metodu efektivního získávání HRTF z databáze již existujících profilů. Práce analyzuje možnosti využití doporučovacích systémů pro nalezení vhodného HRTF, které by mohly nahradit nejčastěji používané přístupy. Pomocí webové aplikace, implementované technologiemi WebGL a WebAudio, jsme ověřili efektivitu kolaborativního filtrování. Uživatelské testování prokázalo zlepšení přesnosti oproti nepersonalizovanému HRTF profilu průměrně o 10°. Přínosem této práce je nalezení rychlé metody pro relativně přesnou simulaci audio virtuální reality.

Práce na DSpace

prof. RNDr. Tomáš Skopal, Ph.D.

Katedra softwarového inženýrství

Tato diplomová práce je věnována návrhu a implementaci webového rozhraní pro systém video analytiky v reálném čase Videolytics. Hlavní cíl daného systému je extrakce, uložení a zpracování vysokoúrovňových rysů z video streamu. Výsledná aplikace je schopna spravovat různé zdroje dat a moduly: video stream, detekce a trajektorie objektů z databáze, procesy pro generování dat. Vyvinutá aplikace se dotýká různých aspektů: řízení video streamů, efektivní dotazování na databázi, přesná (v rozsahu milisekund) synchronizace zdrojů dat, řízení procesů serveru. Udržování velkého počtu různých aspektů uvnitř jedné aplikace je velmi složité. Z tohoto důvodu je webový portál Videolytics založen na architektuře mikroservisů. Webový klient komunikuje se službami pomocí protokolu HTTP, zatímco každá služba dosahuje svého určitého odlišného cíle. Webový portál spolupracuje s dalšími moduly implementovanými v různých programovacích jazycích. Všechny fungují na jednom Unix serveru, aby bylo možné předejít zbytečnému zatížení sítě. Sdílení zdrojů a závislosti balíčků jsou vyřešeny pomocí technologie virtualizace docker. Webový portál je implementován pomocí webového serveru Apache v kombinaci s jazykem PHP.

Práce na DSpace