Análise da influência de funções de distância para o processamento de consultas por similaridade em recuperação de imagens por conteúdo

Autor(es)

Pedro Henrique Bugatti

• Tipo de documento: Dissertação de Mestrado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB)
• Data de defesa: 2008-04-16

Membros da banca

Agma Juci Machado Traina; Carlos Hitoshi Morimoto; Ricardo da Silva Torres

• Orientador: Agma Juci Machado Traina

Resumo

A recuperação de imagens baseada em conteúdo (Content-based Image Retrieval - CBIR) embasa-se sobre dois aspectos primordiais, um extrator de características o qual deve prover as características intrínsecas mais significativas dos dados e uma função de distância a qual quantifica a similaridade entre tais dados. O grande desafio é justamente como alcançar a melhor integração entre estes dois aspectos chaves com intuito de obter maior precisão nas consultas por similaridade. Apesar de inúmeros esforços serem continuamente despendidos para o desenvolvimento de novas técnicas de extração de características, muito pouca atenção tem sido direcionada à importância de uma adequada associação entre a função de distância e os extratores de características. A presente Dissertação de Mestrado foi concebida com o intuito de preencher esta lacuna. Para tal, foi realizada a análise do comportamento de diferentes funções de distância com relação a tipos distintos de vetores de características. Os três principais tipos de características intrínsecas às imagens foram analisados, com respeito a distribuição de cores, textura e forma. Além disso, foram propostas duas novas técnicas para realização de seleção de características com o desígnio de obter melhorias em relação à precisão das consultas por similaridade. A primeira técnica emprega regras de associação estatísticas e alcançou um ganho de até 38% na precisão, enquanto que a segunda técnica utilizando a entropia de Shannon alcançou um ganho de aproximadamente 71% ao mesmo tempo em que reduz significantemente a dimensionalidade dos vetores de características. O presente trabalho também demonstra que uma adequada utilização das funções de distância melhora efetivamente os resultados das consultas por similaridade. Conseqüentemente, desdobra novos caminhos para realçar a concepção de sistemas CBIR (AU)

• Processo FAPESP: 06/54462-1 - Analise da influencia de funcoes de distancia para o processamento perceptual de consultas por similaridade em sistemas pacs.
• Beneficiário: Pedro Henrique Bugatti
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Mestrado