Result Details
Metodika zpracování obrazových dokumentů
Žabička Petr, Ing.
Dvořáková Martina
Hradiš Michal, Ing., Ph.D., UAMT (FEEC), DCGM (FIT)
Fremrová Květa
Bežová Michaela, Mgr. et Bc.
Jana Hrzinová, Mgr.
Jebavý Filip, Mgr.
Jiroušek Václav
Kersch Filip, Mgr.
Lehečka Dalibor
Lhoták Martin, Ing.
Pavčík Filip, Mgr., Ph.D.
Škvrňák Jan, Mgr., Ph.D.
Smolka Lucie
Bednařík Pavel
Metodika si klade za cíl nabídnout knihovnám a dalším paměťovým institucím v České republice doporučené postupy pro usnadnění přístupu ke grafickým a dalším netextovým objektům obsaženým na stránkách digitalizovaných dokumentů, veřejnosti pak usnadnění orientace v těchto netextových prvcích a v možnostech jejich dalšího využití. Dílčími cíli vedoucími k snazší dohledatelnosti jsou zejména: 1) samotná automatická detekce netextových prvků v dokumentech obsažených v digitálních knihovnách, 2) jejich typová kategorizace a doplnění o potřebná kontextová a další popisná metadata s využitím metod strojového učení a 3) zápis získaných informací prostřednictvím mezinárodních metadatových standardů do metadat v souladu s národním Standardem NDK.
The aim of the methodology is to offer libraries and other memory institutions in the Czech Republic recommended procedures for facilitating access to graphic and other non-textual objects contained on the pages of digitised documents, and for facilitating the public's orientation to these non-textual elements and the possibilities of their further use. The sub-objectives leading to easier traceability are in particular: 1) automatic detection of non-textual elements in documents contained in digital libraries, 2) their type categorization and supplementation with necessary contextual and other descriptive metadata using machine learning methods, and 3) writing the obtained information through international metadata standards into metadata in accordance with the national NDK Standard.
digitální knihovny; strojové učení; rozpoznávání obrázků; vyhledávání obrázků; kreativní průmysl
digital libraries;machine learning;image recognition;image retrieval;creative industries