Relações de múltiplo parentesco em filogenia de imagens

Resumo

Dentre os diferentes tipos de documentos digitais, imagens são de especial interesse pois elas contêm uma grande quantidade de informação semântica. De fato, o problema de identificação de duplicatas próximas de imagens ganhou grande popularidade, com muitas soluções sendo propostas na última década e bons resultados obtidos. Recentemente, alguns grupos de pesquisa consideraram o problema das duplicatas próximas de um novo ponto de vista: o de traçar as relações entre um conjunto de duplicatas, representando-as como um relacionamento de pai e filho. Essa abordagem resulta em uma estrutura visual mostrando a herança de conteúdo semântico entre imagens, criando o que é chamado de filogenia de imagens. Nesse projeto, buscamos estender a formulação original do problema de filogenia de imagens para lidar com situações em que uma imagens possa herdar conteúdo semântico não de apenas um pai, mas possivelmente de diversos pais diferentes. Esse cenário é muito comum atualmente, na forma de mosaicos de imagens, composições, montagens dentre outras formas de combinação de conteúdo de imagens. Nosso principal objetivo é propor um método que seja suficientemente robusto para lidar com cada caso possível nesse contexto, levando-nos a um maior entendimento das relações existentes entre não apenas duplicatas próximas, como também imagens com conteúdo completamente diferente. Identificar relações de múltiplo parentesco em filogenia de imagens apresenta muitos novos desafios, como por exemplo encontrar corretamente os grupos de duplicatas próximos em conjuntos de imagens sem categorização, localizar conteúdo compartilhado entre imagens e comparar tal conteúdo encontrado. Com esses desafios em mente, propomos explorar três métodos: um baseado em Florestas, outro em Clusterização e por fim, um baseado em Dissimilaridade local. Buscamos também encontrar métricas qualitativas e montar os datasets apropriados para avaliação dos métodos desenvolvidos. Finalmente, esse projeto de pesquisa fará parte da contribuição de nosso grupo de pesquisa em um projeto maior, parcialmente financiado pela União Europeia, de nome "Reverse Engineering of Audio-Video Content Data (Rewind)" do qual fazem parte pesquisadores brasileiros e da União Europeia.