Uso e avaliação de métodos de reclassificação e agregação de listas em diferentes aplicações

• Processo: 16/10908-8
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Iniciação Científica
• Data de Início da vigência: 01 de agosto de 2016
• Data de Término da vigência: 31 de julho de 2017
• Área de conhecimento: Ciências Exatas e da Terra - Ciência da Computação - Sistemas de Computação
• Pesquisador responsável: Daniel Carlos Guimarães Pedronette
• Beneficiário: Matheus Gaseta
• Instituição Sede: Instituto de Geociências e Ciências Exatas (IGCE). Universidade Estadual Paulista (UNESP). Campus de Rio Claro. Rio Claro , SP, Brasil
• Vinculado ao auxílio: 13/08645-0 - Reclassificação e agregação de listas para tarefas de recuperação de imagens, AP.JP
• Assunto(s): Gestão de conteúdo Recuperação de imagens
• Palavra(s)-Chave do Pesquisador: agregação de listas | aplicações | reclassificação | Recuperação de Informações

Resumo

Sistemas de Recuperação de Imagens Baseados no Conteúdo (Content-Based Image Retrieval - CBIR) tem como principal objetivo recuperar imagens similares em uma coleção considerando propriedades visuais das imagens. Os usuários estão interessados nas imagens retornadas nas primeiras posições das listas de resultados, que são usualmente as mais relevantes. Portanto, classificar as imagens da coleção de maneira eficaz é de suma importância. Entretanto, em geral, os sistemas CBIR realizam apenas comparações de imagens par-a-par, isto é, calculam medidas de similaridade (ou distância) considerando apenas pares de imagens, ignorando as informações codificadas nos relacionamentos entre as imagens. Com o objetivo de aumentar a eficácia dos sistemas de CBIR, foram propostos métodos de reclassificação (re-ranking) e agregação (rank aggregation) de listas. Os métodos de reclassificação têm sido usados para explorar a informação contextual em tarefas de recuperação de imagens por conteúdo. Este trabalho tem como objetivo a investigação do uso de métodos de re-ranking e rank aggregation em novas aplicações. (AU)