Médiainformatikai rendszerek
A tantárgyleírás hatályossága
| Tantárgy neve (magyarul, angolul) |
Médiainformatikai rendszerek
Media Informatics Systems
|
||||||||||||
|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|---|
| Tantárgykód | BMEVITMMA08 | ||||||||||||
| Tantárgyjelleg | — | ||||||||||||
| Képzési szint | — | ||||||||||||
| Kurzustípusok és óraszámok (heti/féléves) |
|
||||||||||||
| Tanulmányi teljesítmény/értékelés típusa | vizsga | ||||||||||||
| Tantárgy kreditértéke | 4 | ||||||||||||
| Tantárgyfelelős |
DR. Mihajlik Péter
elérhetőség:
mihajlik.peter@vik.bme.hu
|
||||||||||||
| 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
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.
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
Tanulástámogató anyagok
Online források
A tantárgy teljesítéséhez ajánlott előzetes ismeretek
Általános szabályok
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
Tantervi elhelyezés
Nincsenek rögzített tantervi elhelyezések ehhez a tárgyverzióhoz.