Made available in DSpace on 2016-06-02T19:05:21Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissAG.pdf: 1368372 bytes, checksum: a38fba0c17555bf840c80e653af2d007 (MD5) Previous issue date: 2005-05-20 / In this work, the MIGFIR (Metric Indexing and Geometric Features-based Image Retrieval) system is presented. This system was developed mainly to make possible to index and retrieve certain image classes (like human face images, for example) with efficiency and accuracy using geometric measures, two new similarity functions and the metric access method called Slim-tree. This system also allows configuring important parameters during the definition of queries and makes possible to apply fuzzy sets and related concepts so that the language used in search expressions of one of the query classes that are supported be considerably close of the language usually applied by human beings. Efficiency and accuracy of the system at the execution of queries on several real and synthetic human face image sets are also presented. About efficiency, the obtained results show that MIGFIR can promote a quite considerable reduction of the execution time of queries in comparison with a similar approach that applies sequential scanning of the data. About accuracy, the results show that performance is satisfactory during the retrieval of human faces similar to certain example-images. / Neste trabalho apresenta-se o sistema denominado MIGFIR (Metric Indexing and Geometric Features-based Image Retrieval), que foi desenvolvido principalmente para permitir que determinados tipos de imagens (como de faces humanas, por exemplo) sejam indexados e recuperados com eficiência e precisão usando suas medidas geométricas, duas novas funções de similaridade e o método de acesso métrico Slim-tree. Esse sistema também permite que os usuários configurem parâmetros relevantes durante a definição de consultas, e possibilita ainda aplicar conjuntos nebulosos e conceitos relacionados para que a linguagem empregada nas expressões de busca de uma das classes de consulta suportadas se aproxime consideravelmente da linguagem normalmente utilizada por seres humanos. A eficiência e a precisão do sistema na execução de consultas sobre vários conjuntos reais e sintéticos de imagens de faces humanas também são apresentadas. Com relação à eficiência, os resultados obtidos mostram que o uso de MIGFIR pode promover uma redução bastante considerável do tempo de execução de consultas em comparação com uma abordagem similar que aplica varredura seqüencial dos dados. Já em termos de precisão, os resultados mostram que o desempenho é satisfatório na recuperação de faces humanas similares a determinados tipos de imagens-exemplo.