Submitted by Aelson Maciera (aelsoncm@terra.com.br) on 2017-09-13T18:11:26Z No. of bitstreams: 1 DissACC.pdf: 1668214 bytes, checksum: 82bf6ff6918613ce74cc691a951a22b0 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (bco.producao.intelectual@gmail.com) on 2018-01-25T17:53:52Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissACC.pdf: 1668214 bytes, checksum: 82bf6ff6918613ce74cc691a951a22b0 (MD5) / Approved for entry into archive by Ronildo Prado (bco.producao.intelectual@gmail.com) on 2018-01-25T17:54:04Z (GMT) No. of bitstreams: 1 DissACC.pdf: 1668214 bytes, checksum: 82bf6ff6918613ce74cc691a951a22b0 (MD5) / Made available in DSpace on 2018-01-25T18:00:35Z (GMT). No. of bitstreams: 1 DissACC.pdf: 1668214 bytes, checksum: 82bf6ff6918613ce74cc691a951a22b0 (MD5) Previous issue date: 2017-04-18 / Não recebi financiamento / One of the ways to recover images in a database is through similarity queries. Using characteristics extracted from these images, such as color, shape or texture, this work seeks to identify similarities to a central query element. However, the results may be very similar to each other, which is not always the expected result. In addition to the redundancy in the results, the problem of the ’semantic gap’, which is a divergence in the evaluation of similarity between images performed by the computer considering its numerical representation (low level characteristics) and the human perception about the image (high level characteristics). In order to improve the quality of the results, we sought to minimize the issue of redundancy and the ’semantic gap’ through the use of more than one descriptor in queries for similarity. We sought to explore the inclusion of diversity using one descriptor to treat similarity and another descriptor to treat diversity, more generally a metric space for similarity and another for diversity. For the implementation of the query by similarity was used the consultation to several neighbors closer. Considering that the descriptors may be distinct and one of them may have greater numerical representativeness, it was necessary to do the normalization, considering the methods of normalization by the greater distance and normalization by the greater approximate distance with balancing by the intrinsic dimension. An exhaustive search algorithm was used to perform the tests. The experiments were carried out in a classified database. To evaluate the semantic quality of the results, a measure was proposed that evaluates the inclusion of diversity considering the diversity present in the query only considering the similarity and the maximum diversity that can be included. A comparison was made between the result obtained and the considered ideal, which refers to the value of l defined by the user himself. By comparing the results obtained with the results obtained in the queries for a single descriptor, the evaluation of the included diversity followed the trend of l, which allows to say that normalization and balancing is necessary. In addition, it is intended in the future to study new ways of normalizing. / Uma das formas para se recuperar imagens em banco de dados, é através de consultas por similaridade. Utilizando características extraídas dessas imagens, como cor, forma ou textura, busca-se identificar semelhanças a um elemento central de consulta. No entanto, os resultados nas consultas podem ser muito semelhantes entre si, o que nem sempre é o resultado esperado. Além da redundância nos resultados, deve-se destacar o problema do ‘gap semântico’, que é a divergência na avaliação da similaridade entre imagens realizada pelo computador considerando a sua representação numérica (características de baixo nível) e a percepção humana sobre a imagem (características de alto nível). Com o objetivo de melhorar a qualidade dos resultados nas consultas buscou-se minimizar a questão da redundância e do ‘gap semântico’ através da utilização de mais de um descritor nas consultas por similaridade. Buscou-se explorar a inclusão de diversidade utilizando-se um descritor para tratar a similaridade e outro descritor para tratar a diversidade, mais genericamente, um espaço métrico para similaridade e outro para a diversidade. Para a implementação da consulta por similaridade utilizou-se a consulta aos vizinhos diversos mais próximos. Considerando-se que os descritores utilizados podem ser distintos e que um deles possa ter maior representatividade numérica do que o outro, foi necessário fazer a normalização, sendo considerados os métodos da normalização pela maior distância e normalização pela maior distancia aproximada com balanceamento pela dimensão intrínseca. Para a realização dos testes utilizou-se um algoritmo de busca exaustiva. Os experimentos foram realizados em uma base de dados classificada. Para avaliar a qualidade semântica dos resultados foi proposta uma medida que avalia a inclusão de diversidade considerando a diversidade presente na consulta apenas considerando a similaridade e a diversidade máxima que pode ser incluída. Foi feita uma comparação entre o resultado obtido e o considerado ideal, que refere-se ao valor de l definido pelo próprio usuário. Comparando-se os resultados alcançados com os resultados obtidos nas consultas para um único descritor, a avaliação da diversidade incluída acompanhou a tendência de l, o que permite dizer que a normalização e balanceamento é necessário. Além disso, pretende-se futuramente estudar novas formas de normalizar.