Made available in DSpace on 2016-06-02T19:06:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 6270.pdf: 1934927 bytes, checksum: f1e2441b9a2d898dfdbfdefc98c82a23 (MD5) Previous issue date: 2014-03-14 / Universidade Federal de Sao Carlos / Complex data, like images, face semantic problems in your queries that might compromise results quality. Such problems have their source on the differences found between the semantic interpretation of the data and its low level machine language. In this representation are utilized feature vectors that describe intrinsic characteristics (like color, shape and texture) into qualifying attributes. Analyzing the similarity in complex data, perceives that these intrinsic characteristics complemented the representation of data, as well as is carried out by human perception and for this reason the use of multiple descriptors tend to improve the ability of discrimination data. In this context, another relevant fact is that in a data set, some subsets may present essential specific intrinsic characteristics to better show their rest of the data elements. Based in such premises, this work proposes the use of boundary conditions to identify these subsets and then use the best descriptor combination balancing for each of these, aiming to decrease the existing semantic gap in similarity queries. Throughout the conducted experiments the use of the proposed technique had better results when compared to use individual descriptor using the same boundary conditions and also using descriptors combination for the whole set without the use of boundary conditions. / Dados complexos, como imagens, enfrentam problemas semânticos em suas consultas que comprometem a qualidade dos resultados. Esses problemas são caracterizados pela divergência entre a interpretação semântica desses dados e a forma como são representados computacionalmente em características de baixo nível. Nessa representação são utilizados vetores de características que descrevem características intrínsecas (como cor, forma e textura) em atributos qualificadores. Ao analisar a similaridade em dados complexos percebe-se que essas características intrínsecas se complementam na representação do dado, bem como é realizada pela percepção humana e por este motivo a utilização de múltiplos descritores tende a melhorar a capacidade de discriminação dos dados. Nesse contexto, outro fato relevante é que em um conjunto de dados, alguns subconjuntos podem apresentar características intrínsecas específicas essenciais que melhor evidenciam seus elementos do restante dos dados. Com base nesses preceitos, este trabalho propõe a utilização de condições de contorno para delimitar estes subconjuntos e determinar o melhor balanceamento de múltiplos descritores para cada um deles, com o objetivo de diminuir o gap semântico nas consultas por similaridade. Em todos os experimentos realizados a utilização da técnica proposta sempre apresentou melhores resultados. Em comparação a utilização de descritores individuais com as mesmas condições de contorno e sem condições de contorno, e também a combinação de descritores para o conjunto todo sem a utilização de condições de contorno.