Memoria para optar al título de Diseñador Gráfico

El siguiente proyecto, describe el proceso de planificación y realización de un soporte multimedial, un CD ROM creado como apoyo a un programa de difusión ya existente. Este programa de difusión, llamado U-Joven, pertenece al Departamento de Comunicaciones y Relaciones Públicas de la Universidad de Chile, y tiene como principal función difundir, informar y persuadir a un segmento determinado, en éste caso, estudiantes de enseñanza media, sobre las diversas ofertas académicas que brinda la universidad.

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Una de las operaciones más importantes en datos multimedia es la de buscar objetos similares entre sí. Para realizar esta búsqueda, es que se recurre al concepto de espacio métrico, el cual permite modelar la relación de similitud por medio de una función de distancia, que cumple la desigualdad triangular, entre otras propiedades. Esta distancia, resulta, generalmente, costosa de calcular, por lo que es necesario la construcción de índices para resolver las búsquedas de manera eficiente. El tema de la eficacia es también un aspecto muy importante, cuando se trabaja con búsquedas por similitud, ya que no solamente es necesario poder responder las consultas rápidamente, sino que también es necesario entregar resultados relevantes. Para mejorar este aspecto, es que se utiliza un espacio multimétrico, el que define dinámicamente la distancia a utilizar, ponderando en mayor medida aquellas características que sean más relevantes para la consulta. El problema de esta estrategia es que existen pocos índices que permitan trabajar con espacios multimétricos y los índices de espacios métricos no pueden ser usados directamente, pues la distancia de éstos es fija. Es por esta razón que en esta memoria se busca contribuir con nuevas técnicas de indexamiento para espacios multimétricos. Para esto se estudia y propone una metodología que permite adaptar índices métricos para ser utilizados en un contexto de espacios multimétricos. Se muestra también cómo esta técnica puede ser utilizada para modificar las estructuras List of Clusters y GNAT, así como también el hecho que las estructuras previamente existentes también resultan de utilizar la metodología propuesta. Finalmente se realiza una evaluación experimental, comparando los índices propuestos con los ya existentes, obteniendo que unos de los índices propuestos, MMGNAT, muestra un mejor desempeño que el estado del arte.

El presente trabajo está enfocado en las bases de datos multimedia, área importante de investigación en los últimos años. Por objetos multimedia se entiende contenido como audio, imágenes, objetos 3D, etc. A diferencia de las bases de datos tradicionales, en una base de datos multimedia no se buscan los objetos que cumplan una condición exacta, sino los más parecidos a un objeto conocido de antemano, llamado objeto de consulta. Por esta razón, la búsqueda por similitud es uno de los temas principales de estudio en las bases de datos multimedia. Para reflejar la similitud entre objetos multimedia, en general existen distintos métodos para calcular una distancia entre dos objetos multimedia, los cuales intentan reflejar el parecido entre dichos objetos (a mayor distancia, más disímiles son). Se ha comprobado empíricamente que algunos métodos funcionan mejor que otros ante distintos tipos de objetos de consulta, y que combinar varios de ellos a la vez entrega generalmente mejores resultados que utilizar cada uno en forma separada. Sin embargo, aún no existe una forma clara de decidir la forma de combinarlos en el momento de la consulta, y muchas veces se termina utilizando el mejor método en promedio, lo cual no siempre es la mejor opción. En este trabajo se estudia un método formal para combinar estos métodos, realizando una consulta previa en un conjunto de objetos conocido como conjunto de entrenamiento, que permite estimar en forma dinámica la calidad de cada método ante un objeto de consulta dado. Como primera tarea, se implementó un entorno de trabajo que permite realizar experimentos de manera masiva, incorporar fácilmente distintos tipos de bases de datos y definir los tipos de experimentos a ejecutar. El entorno de trabajo implementado permitió estudiar cómo afecta la selección de un conjunto de entrenamiento en determinar la calidad de un método de transformación de objetos multimedia. De los resultados experimentales obtenidos, se concluye que un conjunto de entrenamiento adecuado es de un tamaño bastante pequeño en relación a la base de datos original, lo que permite estimar la calidad de un método de cálculo de similitud con poco esfuerzo adicional. Adicionalmente, se observó que el cálculo dinámico de esta información permite aproximarse bastante a mejores combinaciones de métodos, las cuales sólo pueden ser obtenidas mediante fuerza bruta. Se muestra también que algunos resultados tienden a ser independientes de la base de datos, mientras que otros son exclusivos de la forma en que ésta haya sido construida, y que en general todos los resultados poseen un buen grado de robustez, lo que permite reproducirlos fácilmente en bases de datos con distintos tipos de información multimedia.

Magíster en Ciencias, Mención Computación / Ingeniero Civil en Computación / La mayoría de los sistemas de recuperación de información multimedia utilizan algún esquema de indexamiento para acelerar las búsquedas por similitud en una colección de datos, evitando un análisis detallado de grandes porciones de la colección. Estos enfoques suelen utilizar la desigualdad triangular para descartar elementos. Esto requiere que la distancia de comparación satisfaga los postulados métricos. Sin embargo, estudios recientes muestran que para ciertas aplicaciones resulta apropiado el uso de distancias no métricas, que pueden entregar mejores juicios de la similitud de dos objetos. En esos casos, la falta de la desigualdad triangular hace imposible el uso de los enfoques tradicionales para el indexamiento. En esta tesis se estudian, implementan y prueban las principales técnicas del estado del arte para indexar espacios no métricos genéricos, en un ambiente que permite concluir acerca de varios aspectos y las ventajas de las diferentes estrategias probadas. Las técnicas consideradas fueron DynDex, LCE, QIC y TriGen, aunque la técnica QIC no es comparada con las demás pues falla en ser adecuadamente aplicable a los diferentes espacios en estudio. Se utilizan varios espacios no métricos con distintas características tanto en el índice de fallo de la desigualdad triangular, como en la capacidad de indexamiento. Adicionalmente, se propone e implementa CP-Index, una técnica de indexamiento aproximado original. Esta técnica hace uso de Clustering y de Pivotes para acelerar las búsquedas en espacios no métricos, sin comprometer significativamente la calidad de la respuesta. CP-Index se adapta dinámicamente a las condiciones del espacio no métrico, usando pivotes cuando la fracción de tríos que rompen la desigualdad triangular es pequeña, pero buscando secuencialmente los candidatos más prometedores cuando el uso de pivotes se vuelve inútil para descartar elementos. Una conclusión importante de esta investigación es que la mayoría de las técnicas que tratan de generar un resultado exacto durante las búsquedas por similitud resultan ser demasiado costosas para los conjuntos de datos utilizados. En su lugar, las técnicas aproximadas tienden a generar un mucho mejor trade-off de trabajo y calidad. Por ejemplo, LCE resulta ser una técnica excesivamente costosa tanto en tiempo de construcción como en tiempo de consulta pues modifica la distancia reduciendo mucho el poder de descarte de los índices tradicionales. Por otro lado, CP-Index obtiene resultados ligeramente superiores a los de DynDex y TriGen, pero con la ventaja de no necesitar exhaustivas pruebas y ajustes para adaptarse a las características del espacio. De este modo, en aquellos espacios en los que DynDex supera a TriGen, CP-Index se comporta igual o mejor que el primero, mientras que en los espacios en los que TriGen funciona mejor, CP-Index también obtiene resultados ligeramente superiores.