Digital image archiving urgently requires advanced techniques for more efficient storage and retrieval methods because of the increasing amount of digital. Although JPEG supply systems to compress image data efficiently, the problems of how to organize the image database structure for efficient indexing and retrieval, how to index and retrieve image data from DCT compressed domain and how to interpret image data semantically are major obstacles for further development of digital image database system. In content-based image, image analysis is the primary step to extract useful information from image databases. The difficulty in content-based image retrieval is how to summarize the low-level features into high-level or semantic descriptors to facilitate the retrieval procedure. Such a shift toward a semantic visual data learning or detection of semantic objects generates an urgent need to link the low level features with semantic understanding of the observed visual information. To solve such a 'semantic gap' problem, an efficient way is to develop a number of classifiers to identify the presence of semantic image components that can be connected to semantic descriptors. Among various semantic objects, the human face is a very important example, which is usually also the most significant element in many images and photos. The presence of faces can usually be correlated to specific scenes with semantic inference according to a given ontology. Therefore, face detection can be an efficient tool to annotate images for semantic descriptors. In this thesis, a paradigm to process, analyze and interpret digital images is proposed. In order to speed up access to desired images, after accessing image data, image features are presented for analysis. This analysis gives not only a structure for content-based image retrieval but also the basic units ii for high-level semantic image interpretation. Finally, images are interpreted and classified into some semantic categories by semantic object detection categorization algorithm.

Orientador: Anderson de Rezende Rocha / Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação / Made available in DSpace on 2018-08-24T07:58:15Z (GMT). No. of bitstreams: 1 FabianArteaga_JuniorJohn_M.pdf: 5046344 bytes, checksum: 42a497d56da6118f1f860730ea66f81d (MD5) Previous issue date: 2013 / Resumo: Utilizar características pessoais para procurar pessoas é fundamental em diversas áreas de aplicação e nos últimos anos tem atraído uma atenção crescente por parte da comunidade científica com aplicações no campo da forense digital e vigilância tais como: localização de suspeitos ou de pessoas desaparecidas em espaços públicos. Neste trabalho, objetivamos utilizar atributos visuais descritíveis (por exemplo, homens brancos com bochechas em destaque usando óculos e com franja) como rótulos nas imagens para descrever sua aparência e, dessa forma, realizar buscas visuais por conteúdo sem depender de anotações nas imagens durante os testes. Para isso, criamos representações robustas para imagens de faces baseadas em dicionários visuais, vinculando as propriedades visuais das imagens aos atributos descritíveis. Primeiro, propomos duas abordagens de caracterização das imagens, uma de escala única e outra de múltiplas escalas para resolver consultas simples (somente um atributo). Em ambos os métodos, obtemos as características de baixo nível das imagens utilizando amostragens esparsas ou densas. Em seguida, selecionamos as características de maior repetibilidade para a criação de representações de médio nível baseadas em dicionários visuais. Posteriormente, treinamos classificadores binários para cada atributo visual os quais atribuem, para cada imagem, uma pontuação de decisão utilizada para obter sua classificação. Também propomos diferentes formas de fusão para o método de descrição de múltiplas escalas. Para consultas mais complexas (mais de dois atributos), avaliamos três abordagens presentes na literatura para combinar ordens (rankings): produto de probabilidades, rank aggregation e rank position. Além disso, propomos uma extensão do método de combinação baseado em rank aggregation para levar em conta informações complementares produzidas pelos diferentes métodos. Consideramos quinze classificadores de atributos e, consequentemente, seus negativos, permitindo, teoricamente, 32 768 diferentes consultas combinadas. Os experimentos mostram que a abordagem de descrição em múltiplas escalas melhora a precisão de recuperação para a maior parte dos atributos em comparação com outros métodos. Finalmente, para consultas mais complexas, a abordagem de descrição em múltiplas escalas em conjunto com versão estendida do rank aggregation melhoram a precisão em comparação com outros métodos de fusão como o produto de probabilidades e o rank positionUtilizar características pessoais para procurar pessoas é fundamental em diversas áreas de aplicação e nos últimos anos tem atraído uma atenção crescente por parte da comunidade científica com aplicações no campo da forense digital e vigilância tais como: localização de suspeitos ou de pessoas desaparecidas em espaços públicos. Neste trabalho, objetivamos utilizar atributos visuais descritíveis (por exemplo, homens brancos com bochechas em destaque usando óculos e com franja) como rótulos nas imagens para descrever sua aparência e, dessa forma, realizar buscas visuais por conteúdo sem depender de anotações nas imagens durante os testes. Para isso, criamos representações robustas para imagens de faces baseadas em dicionários visuais, vinculando as propriedades visuais das imagens aos atributos descritíveis. Primeiro, propomos duas abordagens de caracterização das imagens, uma de escala única e outra de múltiplas escalas para resolver consultas simples (somente um atributo). Em ambos os métodos, obtemos as características de baixo nível das imagens utilizando amostragens esparsas ou densas. Em seguida, selecionamos as características de maior repetibilidade para a criação de representações de médio nível baseadas em dicionários visuais. Posteriormente, treinamos classificadores binários para cada atributo visual os quais atribuem, para cada imagem, uma pontuação de decisão utilizada para obter sua classificação. Também propomos diferentes formas de fusão para o método de descrição de múltiplas escalas. Para consultas mais complexas (mais de dois atributos), avaliamos três abordagens presentes na literatura para combinar ordens (rankings): produto de probabilidades, rank aggregation e rank position. Além disso, propomos uma extensão do método de combinação baseado em rank aggregation para levar em conta informações complementares produzidas pelos diferentes métodos. Consideramos quinze classificadores de atributos e, consequentemente, seus negativos, permitindo, teoricamente, 32 768 diferentes consultas combinadas. Os experimentos mostram que a abordagem de descrição em múltiplas escalas melhora a precisão de recuperação para a maior parte dos atributos em comparação com outros métodos. Finalmente, para consultas mais complexas, a abordagem de descrição em múltiplas escalas em conjunto com versão estendida do rank aggregation melhoram a precisão em comparação com outros métodos de fusão como o produto de probabilidades e o rank position / Abstract: Using personal traits for searching people is paramount in several application areas and has attracted an ever-growing attention from the scientific community over the past years. Some practical applications in the realm of digital forensics and surveillance include locating a suspect or finding missing people in a public space. In this work, we aim at assigning describable visual attributes (e.g., white chubby male wearing glasses and with bangs) as labels to images to describe their appearance and performing visual searches without relying on image annotations during testing. For that, we create mid-level image representations for face images based on visual dictionaries linking visual properties in the images to describable attributes. First, we propose one single-level and one multilevel approaches to solve simple queries (queries containing only one attribute). For both methods, the first step consists of obtaining image low-level features either using a sparse or a dense-sampling scheme. The characterization is followed by the visual dictionary creation step in which we assess both a random selection and a clustering algorithm for selecting the most important features collected in the first stage. Such features then feed 2-class classifiers for the describable visual attributes of interest which assign to each image a decision score used to obtain its ranking. As the multi-level image characterization involves combining the answers of different levels, we also propose some fusion methods in this regard. For more complex queries (2+ attributes), we use three state-of-the-art approaches for combining the rankings: product of probabilities, rank aggregation and rank position. We also extend upon the rank aggregation method in order to take advantage of complementary information produced by the different characterization schemes. We have considered fifteen attribute classifiers and, consequently, their direct counterparts theoretically allowing 32 768 different combined queries (the actual number is smaller since some attributes are contradictory or mutually exclusive). Experimental results show that the multilevel approach improves retrieval precision for most of the attributes in comparison with other methods. Finally, for combined attributes, the multilevel characterization approach along with the modified rank aggregation scheme boosts the precision performance when compared to other methods such as product of probabilities and rank position / Mestrado / Ciência da Computação / Mestre em Ciência da Computação