K-INFO
HU
EN
Belépés

Médiainformatikai rendszerek

Media Informatics Systems
A tantárgyleírás hatályossága
Hatályosság kezdete:
2026. March 21.
Hatályosság vége:
Tantárgy neve (magyarul, angolul)
Médiainformatikai rendszerek
Media Informatics Systems
Tantárgykód BMEVITMMA08
Tantárgyjelleg
Képzési szint
Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves)
Kurzustípus elmélet gyakorlat laboratóriumi gyakorlat
óraszám (heti) 2 1 0
jelleg (kapcsolt/önálló) kapcsolt
Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa vizsga
Tantárgy kreditértéke 4
Tantárgyfelelős
DR. Mihajlik Péter
Tantárgyat gondozó oktatási szervezeti egység
Távközlési és Mesterséges Intelligencia Tanszék
Kar Villamosmérnöki és Informatikai Kar
Tantárgy weboldala
Tantárgy elsődleges mintatantervi jellege
Közvetlen előkövetelmények – Erős előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Gyenge előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Párhuzamos előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Mérföldkő előkövetelmény nincs
Közvetlen előkövetelmények – Kizáró feltétel nincs

Célkitűzés

Tantárgyprogram

 

 

1.     hét

 

Alapfogalmak. Médiatartalom kezelésének folyamata.  Feladatkörök és alrendszerek. A multimédia (hang, kép, videó) állományok kezelésének fő területei.

 

2.     hét

 

Audio adatok feldolgozása. Időben (lényegileg) nem változó hangrészletek detekciójának alapjai. Short Time Fourier Spectrum, ablakozás, spektrogram. Szignálkeresés.

 

3.     hét

 

Zeneszámok felismerése. A valós idejű mintaillesztés kihívásai, additív zaj, lineáris és nemlineáris torzítás hatásai, interferencia-jellegű zavarás és ezek kezelésének lehetőségei. Akusztikai ujjlenyomat (Acoustic Fingerprint) fogalma és módszerei. Esettanulmány: Shazam.

 

4.     hét

 

Variábilis hang- és képjelek felismerése: általános osztályozási feladatok statisztikai alapon, likelihood, sűrűségfüggvény, tanítás-tesztelés. Bayes-formula.

 

 

5.     hét

 

Multimédia osztályozási feladatok többváltozós Gaussian Mixture Model (GMM) alapokon.

 

6.     hét

 

Maximum Likelihood vs. Discriminative Training - elméleti és gyakorlati megfontolások hang- és képi adatokon. Multi Layer Perceptron hálózatok alkalmazása médiainformatikai problémákra.

 

7.     hét

 

Időben változó multimédia jelek kezelése: dinamikus idővetemítés (Dynamic Time Warping), rejtett Markov-modellek (Hidden Markov Models) és változataik. A beszédfelismerés alapjai.

 

8.     hét

 

Korszerű beszédfelismerési technológiák, akusztikai, kiejtési és nyelv-modellek. Feliratozási módszerek és szabványok. Esettanulmány: MTVA és BBC feliratozás.

 

 

9.     hét

 

Mély tanulás: előrecsatolt, konvolúciós és rekurrens mély neuronhálók alkalmazása média adatok (szöveg, hang, kép, videó) automatikus annotálására.

 

 

10.    hét

 

Multimédia technológiákon alapuló komplex feladatok: Alakzat felismerés képeken, objektum követés videókon. Arcdetektálási és arcfelismerési megoldások. Videó feldolgozási módszerek a gyakorlatban: Videó alapú gesztusfelismerés kéz általi gesztusok felismerésére.

 

11.    hét

 

Metaadatok: szemantikus metaadatok. multimédia metaadat szabványok. EBU/SMPTE metaadatok, Dublin Core, Material Exchange Format (MXF).

 

12.   hét

 

Multimédiás adatbázisok. Multimédia visszakeresés. Keresési módok, típusok, algoritmusok. A visszakereső rendszer jóságának mérése.

 

13.   hét

 

Digital Media Management Systems (DMMS) / Multimedia Asset Management rendszerek felépítése: gyűjtő, tároló, megjelenítő alrendszer. Életciklus tulajdonságok, integrációs eszközök. Tartalomkezelő rendszerek architektúrája, típusai: DAM, DM, KM, Web CMS, ECM. A rendszerek átfogó modellje

 

14.    hét

 

Digitális archiválás: feladata, lehetőségei, technikái. Archiválási stratégiák. On-line, near-line, off-line, off-site hozzáférhetőség. A folytonossági szintek. Rekordmenedzsment.

 

 

Gyakorlatok az alábbi témakörökből (nem kizárólagosan és nem teljes körűen) kerülnek megtartásra: audio lényegkiemelés, audio fingerprint, GMM, beszédfelismerés, nyelvmodellezés, alkalmazott mély neuronhálók Kerasban, annotálási feladat képeken,  multimédia visszakeresés, vizualizációs eszközök, videó feldolgozás.

 


 

A tárgy célkitűzései közé tartozik a digitális multimédia tartalomkezelés és -elemzés legfontosabb fogalmainak ismertetése, megoldásainak és technikáinak oktatása. A hallgatók megismerik a multimédia állományok jellemzésének, felismerésének, kategorizálásának, keresésének és információ-kivonatolásának elveit és szabványos előírásait. A kurzust elvégző hallgatók a félév végére képessé válnak az médiainformatikai rendszerek mérnöki feladatainak megértésére, elvégzésére, és a kapcsolódó feladatkörök ellátására, elsajátítva az ehhez szükséges technológiákat és eszközöket.

Tanulmányi eredmények

Ez a tantárgy a KKK rendeletben meghatározott, következő kompetenciák fejlesztését szolgálja:

Tudás

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Képességek

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Attitűd

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Autonómia és felelősség

Nincsenek rögzített tanulási eredmények.

Oktatási módszertan

Heti 2 óra előadás, 1 óra gyakorlat

Tanulástámogató anyagok

Online források
David Austerberry: Digital Asset Management, FocalPress, 2006.; Serkan Kiranyaz, Moncef Gabbouj: Content-Based Management of Multimedia Databases: Advanced Techniques for Multimedia Analysis and Retrieval, LAP LAMBERT Academic Publishing, 2012.; Altrichter Márta, Horváth Gábor, Pataki Béla, Strausz György, Takács Gábor, Valyon József: Neurális hálózatok, Hungarian Edition Panem Könyvkiadó Kft., Budapest, 2006  ; Michael Nielsen: Neural Networks and Deep Learning, 2016.; Online: http://neuralnetworksanddeeplearning.com/; Rabiner, L., Juang, B-H., Fundamentals of Speech Recognition. Prentice Hall, New Jersey, 1993

A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek

Tudás típusú kompetenciák
(azon előzetes ismeretek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
A multimédia technológiák alapjai.  
Képesség típusú kompetenciák
(azon előzetes képességek és készségek összessége, amelyek megléte nem kötelező, de a tantárgy eredményes teljesítését nagyban elősegíti)
nincs
Ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák
(azon ajánlott (nem kötelező) előzetesen megszerzendő kompetenciák összessége, amelyek jelentősen hozzájárulnak a tantárgy eredményes teljesítéséhez)
A multimédia technológiák alapjai.  
Általános szabályok
Követelmények: A szorgalmi időszakban: 1 db zárthelyi A vizsgaidőszakban: A vizsga módja: írásbeli Az aláírás feltétele a zárthelyi (beleértve a pótló zárthelyiket is: lásd a következő pontban) legalább elégséges szintre történő megírása. Pótlási lehetőségek: A zárthelyi pótlására a szorgalmi időszakban egy lehetőséget biztosítunk. Azok számára, akiknek nem sikerült sem a zárthelyi, sem a pótzárthelyi: a pótlási időszakban 1 alkalmat biztosítunk egy újabb zárthelyi dolgozatra. Az aláírás feltétele valamelyik zárthelyi (első vagy a pót- vagy a pótpót-zárthelyi) legalább elégséges szintre történő megírása.
Teljesítményértékelési módszerek
Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Szorgalmi időszakban végzett teljesítményértékelések részaránya

Nincs megadva részarány.

Vizsgaidőszakban végzett teljesítményértékelések részletes leírása

Nincs megadva részletes értékelés.

Vizsgarészek részaránya

Nincs megadva részarány.

Érdemjegy megállapítása

Nincs megadva érdemjegy határ.

Jelenléti és részvételi követelmények

Nincs megadva jelenléti követelmény.

Javítás, ismétlés és pótlás különös szabályai

Nincs megadva.

Rövid leírás

Nincs megadva.

Részletes leírás

Nincs megadva.

Ajánlott tantárgyak

Nincs megadva.

A tantárgy elvégzéséhez szükséges tanulmányi munka

Nincs megadva munkaidő bontás.

Tantárgykövetelmények hatályossága
Tantárgykövetelmények hatályosságának kezdete:
Tantárgykövetelmények hatályosságának vége:
Tantervi elhelyezés

Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.