Adequando consultas por similaridade para reduzir a descontinuidade semântica na recuperação de imagens por conteúdo

Autor(es)

Humberto Luiz Razente

• Tipo de documento: Tese de Doutorado
• Imprenta: São Carlos.
• Instituição: Universidade de São Paulo (USP). Instituto de Ciências Matemáticas e de Computação (ICMC/SB)
• Data de defesa: 2009-08-31

Membros da banca

Caetano Traina Junior; Renata Pontin de Mattos Fortes; Denise Guliato; Carlos Alberto Heuser; Carlos Hitoshi Morimoto

• Orientador: Caetano Traina Junior

Resumo

Com o crescente aumento no número de imagens geradas em mídias digitais surgiu a necessidade do desenvolvimento de novas técnicas de recuperação desses dados. Um critério de busca que pode ser utilizado na recuperação das imagens é o da dissimilaridade, no qual o usuário deseja recuperar as imagens semelhantes à uma imagem de consulta. Para a realização das consultas são empregados vetores de características extraídos das imagens e funções de distância para medir a dissimilaridade entre pares desses vetores. Infelizmente, a busca por conteúdo de imagens em consultas simples tende a gerar resultados que não correspondem ao interesse do usuário misturados aos resultados significativos encontrados, pois em geral há uma descontinuidade semântica entre as características extraídas automaticamente e a subjetividade da interpretação humana. Com o intuito de tratar esse problema, diversos métodos foram propostos para a diminuição da descontinuidade semântica. O foco principal desta tese é o desenvolvimento de métodos escaláveis para a redução da descontinuidade semântica em sistemas recuperação de imagens por conteúdo em tempo real. Nesta sentido, são apresentados: a formalização de consultas por similaridade que permitem a utilização de múltiplos centros de consulta em espaços métricos como base para métodos de realimentação de relevância; um método exato para otimização dessas consultas nesses espaços; e um modelo para tratamento da diversidade em consultas por similaridade e heurísticas para sua otimização (AU)

• Processo FAPESP: 06/00336-5 - Incorporando realimentação de relevância em consultas por similaridade em sistemas de gerenciamento de bases de dados
• Beneficiário: Humberto Luiz Razente
• Modalidade de apoio: Bolsas no Brasil - Doutorado