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Incorporando realimentação de relevância em consultas por similaridade em sistemas de gerenciamento de bases de dados

Processo: 06/00336-5
Linha de fomento:Bolsas no Brasil - Doutorado
Vigência (Início): 01 de janeiro de 2007
Vigência (Término): 31 de agosto de 2009
Área do conhecimento:Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Metodologia e Técnicas da Computação
Pesquisador responsável:Caetano Traina Junior
Beneficiário:Humberto Luiz Razente
Instituição-sede: Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC). Universidade de São Paulo (USP). São Carlos , SP, Brasil
Assunto(s):Bases de dados   Realimentação de relevância   Consultas por similaridade

Resumo

Uma das abordagens que mais têm recebido atenção dos pesquisadores para a busca de imagens em grandes coleções é a recuperação baseada em conteúdo. As técnicas de recuperação de imagens baseadas em conteúdo (Content-Based Image Retrieval -- CBIR) utilizam características visuais, extraídas automaticamente das imagens para representa-las e indexa-las. Infelizmente, a busca por conteúdo em consultas simples, sem o apoio de características descritivas efetuadas por analistas, tende a gerar, misturados aos resultados significativos encontrados, muitos resultados que não correspondem ao interesse do usuário. Com o intuito de tratar esse problema, tem se tentado empregar técnicas de Realimentação de Relevância (Relevance Feedback -- RF) na recuperação de imagens em buscas por similaridade. A aplicação dessas técnicas em domínios de imagens está em fase inicial de estudo e ainda não existem estudos conclusivos que definam como interpretar os dados realimentados, e nem como interferir globalmente nas consultas futuras, mesmo naquelas que não solicitem explicitamente a correção baseada em resultados anteriores. Este projeto pretende explorar o desenvolvimento de tecnologias RF integradas aos Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados (SGBD). Com isso pretende-se que seja possível que o refinamento das consultas possa interferir nas consultas futuras, incluindo aquelas oriundas de aplicativos já desenvolvidos sem contemplar conceitos de RF. O projeto de doutorado proposto visa desenvolver técnicas que habilitem o SGBD a responder a consultas por conteúdo usando RF, evitando assim que esses conceitos sejam tratados isoladamente na interface com o usuário de cada ferramenta/aplicativo, mas sim que sejam tratados internamente ao SGBD, estendendo os benefícios do refinamento das consultas a todos os processos clientes de um sistema.

Publicações acadêmicas
(Referências obtidas automaticamente das Instituições de Ensino e Pesquisa do Estado de São Paulo)
RAZENTE, Humberto Luiz. Adequando consultas por similaridade para reduzir a descontinuidade semântica na recuperação de imagens por conteúdo. 2009. Tese de Doutorado - Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação São Carlos.

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