Os operadores convencionais para comparação de dados por igualdade e por relação de ordem total não são adequados para o gerenciamento de dados complexos como, por exemplo, os dados multimí?dia (imagens, áudio, textos longos), séries temporais e seqüências genéticas. Para comparar dados desses tipos, o grau de similaridade entre suas instâncias é, em geral, o fator mais importante sendo, portanto, indicado que as operações de consulta sejam realizadas utilizando os chamados operadores por similaridade. Existem operadores de busca por similaridade tanto unários quanto binários. Os operadores unários são utilizados para implementar operações de seleção, enquanto os operadores binários destinam-se a operações de junção. A álgebra relacional, usada nos Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados Relacionais, não provê suporte para expressar critérios de busca por similaridade. Para suprir esse suporte, está em desenvolvimento no Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBdI-ICMC-USP) uma extensão à álgebra relacional que permite representar as consultas por similaridade em expressões algébricas. Esta dissertação incorpora-se nesse empreendimento, abordando o tratamento aos operadores unários por similaridade na álgebra, bem como a implementação do otimizador de consultas por similaridade no SIREN (Similarity Retrieval Engine) para que as consultas por similaridade possam ser respondidas pelos Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados relacionais / Conventional operators for data comparison based on exact matching and total order relations are not appropriate to manage complex data, such as multimedia data (e.g. images, audio and large texts), time series and genetic sequences. In fact, the most important aspect to compare complex data is usually the similarity degree between instances, leading to the use of similarity operators to perform search and retrieval operations. Similarity operators can be classified as unary or as binary, respectively used to implement selection operations and joins. However, the Relation Algebra, employed in Relational Database Management Systems (DBMS), does not provide resources to express similarity search criteria. In order to fulfill this lack of support, an extension to the Relational Algebra is under development at GBdI-ICMC-USP (Grupo de Bases de Dados e Imagens), aiming to represent similarity queries in algebraic expressions. This work contributes to such an effort by dealing with unary similarity operators in Relational Algebra and by developing a similarity query optimizer for SIREN (Similarity Retrieval Engine), therefore allowing similarity queries to be answered by Relational DBMS

Com o crescente aumento no número de imagens geradas em mídias digitais surgiu a necessidade do desenvolvimento de novas técnicas de recuperação desses dados. Um critério de busca que pode ser utilizado na recuperação das imagens é o da dissimilaridade, no qual o usuário deseja recuperar as imagens semelhantes à uma imagem de consulta. Para a realização das consultas são empregados vetores de características extraídos das imagens e funções de distância para medir a dissimilaridade entre pares desses vetores. Infelizmente, a busca por conteúdo de imagens em consultas simples tende a gerar resultados que não correspondem ao interesse do usuário misturados aos resultados significativos encontrados, pois em geral há uma descontinuidade semântica entre as características extraídas automaticamente e a subjetividade da interpretação humana. Com o intuito de tratar esse problema, diversos métodos foram propostos para a diminuição da descontinuidade semântica. O foco principal desta tese é o desenvolvimento de métodos escaláveis para a redução da descontinuidade semântica em sistemas recuperação de imagens por conteúdo em tempo real. Nesta sentido, são apresentados: a formalização de consultas por similaridade que permitem a utilização de múltiplos centros de consulta em espaços métricos como base para métodos de realimentação de relevância; um método exato para otimização dessas consultas nesses espaços; e um modelo para tratamento da diversidade em consultas por similaridade e heurísticas para sua otimização / The increasing number of images captured in digital media fostered the developmet of new methods for the recovery of these images. Dissimilarity is a criteria that can be used for image retrieval, where the results are images that are similar to a given reference. The queries are based on feature vectors automatically extracted from the images and on distance functions to measure the dissimilarity between pair of vectors. Unfortunately, the search for images in simple queries may result in images that do not fulfill the user interest together with meaningful images, due to the semantic gap between the image features and to the subjectivity of the human interpretation. This problem leaded to the development of many methods to deal with the semantic gap. The focus of this thesis is the development of scalable methods aiming the semantic gap reduction in real time for content-based image retrieval systems. For this purpose, we present the formal definition of similarity queries based on multiple query centers in metric spaces to be used in relevance feedback methods, an exact method to optimize these queries and a model to deal with diversity in nearest neighbor queries including heuristics for its optimization

Os operadores convencionais para comparação de dados por igualdade e por relação de ordem total não são adequados para o gerenciamento de dados complexos como, por exemplo, os dados multimí?dia (imagens, áudio, textos longos), séries temporais e seqüências genéticas. Para comparar dados desses tipos, o grau de similaridade entre suas instâncias é, em geral, o fator mais importante sendo, portanto, indicado que as operações de consulta sejam realizadas utilizando os chamados operadores por similaridade. Existem operadores de busca por similaridade tanto unários quanto binários. Os operadores unários são utilizados para implementar operações de seleção, enquanto os operadores binários destinam-se a operações de junção. A álgebra relacional, usada nos Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados Relacionais, não provê suporte para expressar critérios de busca por similaridade. Para suprir esse suporte, está em desenvolvimento no Grupo de Bases de Dados e Imagens (GBdI-ICMC-USP) uma extensão à álgebra relacional que permite representar as consultas por similaridade em expressões algébricas. Esta dissertação incorpora-se nesse empreendimento, abordando o tratamento aos operadores unários por similaridade na álgebra, bem como a implementação do otimizador de consultas por similaridade no SIREN (Similarity Retrieval Engine) para que as consultas por similaridade possam ser respondidas pelos Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados relacionais / Conventional operators for data comparison based on exact matching and total order relations are not appropriate to manage complex data, such as multimedia data (e.g. images, audio and large texts), time series and genetic sequences. In fact, the most important aspect to compare complex data is usually the similarity degree between instances, leading to the use of similarity operators to perform search and retrieval operations. Similarity operators can be classified as unary or as binary, respectively used to implement selection operations and joins. However, the Relation Algebra, employed in Relational Database Management Systems (DBMS), does not provide resources to express similarity search criteria. In order to fulfill this lack of support, an extension to the Relational Algebra is under development at GBdI-ICMC-USP (Grupo de Bases de Dados e Imagens), aiming to represent similarity queries in algebraic expressions. This work contributes to such an effort by dealing with unary similarity operators in Relational Algebra and by developing a similarity query optimizer for SIREN (Similarity Retrieval Engine), therefore allowing similarity queries to be answered by Relational DBMS

Submitted by Luis Ricardo Andrade da Silva (lrasilva@uefs.br) on 2016-03-01T21:58:16Z No. of bitstreams: 1 disserta??o.pdf: 1075417 bytes, checksum: 1ac0911a0f45578306a02c8eae7a090f (MD5) / Made available in DSpace on 2016-03-01T21:58:16Z (GMT). No. of bitstreams: 1 disserta??o.pdf: 1075417 bytes, checksum: 1ac0911a0f45578306a02c8eae7a090f (MD5) Previous issue date: 2015-12-17 / Coordena??o de Aperfei?oamento de Pessoal de N?vel Superior - CAPES / With the popularity of devices that are able to annotate data with spatial information (latitude and longitude), the processing of spatial queries has received a lot of attention from the research community recently. In this dissertation, we study a new query type named Top-k Spatial Keyword Preference Query that selects objects of interest based on the textual relevance of other spatio-textual objects in their spatial neighborhood. This work introduces this new query type, presents three algorithms for processing the query efficiently and performs an experimental evaluation using real databases to study the performance of the proposed algorithms. / Com a popularidade de dispositivos capazes de anotar dados com coordenadas espaciais (latitude e longitude), o processamento de consultas espaciais tem recebido bastante aten??o da comunidade cient?fica recentemente. Esta disserta??o apresenta uma nova consulta, chamada Consulta Espacial Preferencial por Palavra-chave, que seleciona objetos de interesse de acordo com a relev?ncia textual de outros objetos espa?o-textuais presentes na sua vizinhan?a espacial. Este trabalho introduz esta nova consulta, apresenta tr?s algoritmos para process?-la de forma eficiente e avalia o desempenho dos algoritmos propostos atrav?s de um estudo experimental, utilizando bases de dados reais.

Devido aos avanços tecnológicos ocorridos nos últimos anos, houve um aumento na quantidade e complexidade de dados gerados. Assim, aprofundou-se a necessidade do desenvolvimento de estratégias eficientes que permitam o armazenamento, a recuperação e a representação resumida desses tipos de dados complexos. Dentre as estratégias exploradas pelos pesquisadores da área para atender a esses propósitos estão os Métodos de Acesso. Esses métodos têm como objetivo indexar os dados de maneira eficaz para reduzir o tempo de consulta. Além disso, eles têm sido aplicados para apoiar o processamento de técnicas de Mineração de Dados, como a Detecção de Agrupamentos. Dentre os métodos de acesso, as estruturas de indexação métrica são construídas usando apenas o critério baseado na distância entre os elementos do conjunto de dados em questão, i.e. operações de similaridade sobre as características intrínsecas dos dados. Desse modo, nem sempre os resultados correspondem ao contexto desejado pelo usuário. Este trabalho explorou o desenvolvimento de algoritmos que permitam aos métodos de acesso métrico processarem detecção de agrupamento de dados para auxiliar o processamento de consultas com maior carga semântica; visando contribuir no tratamento da questão da eficiência de abordagens que envolvam operações por similaridade (por exemplo, técnicas de mineração de dados e consultas por similaridade). Diante deste contexto, foram desenvolvidas três abordagens, a primeira apresenta o método clusMAM (Unsupervised Clustering using Metric Access Methods), o qual tem como objetivo apresentar um agrupamento dos dados com a aplicação de um Método de Acesso Métrico a partir de um conjunto resumido dos dados. A segunda abordagem apresenta a abordagem CCkNN (Class-Constraint k-NN) para lidar com o problema de restrições de múltiplas classes sobre o espaço de busca. Por fim, a terceira abordagem apresenta o método CfQ (Clustering for Querying) realizando a integração das técnicas clusMAM com CCkNN, empregando os pontos positivos de cada estratégia adotada pelos algoritmos. No geral, os experimentos realizados mostram que os métodos propostos contribuem de maneira efetiva na redução de medidas de similaridade requiridas durante um processamento de técnicas que são baseadas em computações de distância. / Due to the technological advances over the last years, both the amount and variety of data available have been increased at a fast pace. Thus, this scenario has influenced the development of effective strategies for the processing, summarizing, as well as to provide fast and automatic understanding of such data. The Access Methods are strategies that have been explored by researchers in the area to aid these purposes. These methods aim to effectively index data to reduce the time required for processing similarity querying. In addition, they have been applied to aid the processing of Data Mining techniques, such as Clustering Detection. Among the access methods, the metric structures are constructed applying only the criterion based on the distance computation between the elements of the dataset, i.e. similarity operations on the intrinsic characteristics of the dataset. Thus, the results do not always correspond to the context desired by users. This work explored the development of algorithms that allow metric access methods to process queries with a higher semantic load, aimed at contributing to the treatment of the quality question on the results of approaches that involve similarity operation (for example, data mining techniques and similarity queries). In this context, three approaches have been developed: the first approach presents the method clusMAM (Unsupervised Clustering using Metric Access Methods), which aims to display a clustering from a dataset with the application of a Metric Access Method from a summarized set. The second approach presents the CCkNN approach to dealing with the problem of multi-class constraints on the search space. Finally, the third proposal presents the method CfQ (Clustering for Querying) by integrating the techniques clusMAM with CCkNN, using the positive points of each strategy applied by the algorithms. In general, the experiments carried out showed that the proposed methods can contribute to an effective way of reducing similarity computations, which is required during a processing of techniques that are based on distance computations.

Um data warehouse geográco (DWG) é um banco de dados multidimensional, orientado a assunto, integrado, histórico, não-volátil e geralmente organizado em níveis de agregação. Além disso, também armazena dados espaciais em uma ou mais dimensões ou em pelo menos uma medida numérica. Visando oferecer suporte à tomada de decisão, é possível realizar em DWGs consultas SOLAP (spatial online analytical processing ), isto é, consultas analíticas multidimensionais (e.g., drill-down, roll-up, drill-across ) com predicados espaciais (e.g., intersecta, contém, está contido) denidos para range queries e junções espaciais. Um desafio no processamento dessas consultas é recuperar, de forma eficiente, dados espaciais e convencionais em DWGs muito volumosos. Na literatura, existem poucos índices voltados à indexação de DWGs, e ainda assim nenhum desses índices dedica-se a indexar consultas SOLAP drill-across e com junção espacial. Esta dissertação visa suprir essa limitação, por meio da proposta de estratégias para o processamento dessas consultas complexas. Para o processamento de consultas SOLAP drill-across foram propostas duas estratégias, Divide e Única, além da especicação de um conjunto de diretrizes que deve ser seguido para o projeto de um esquema de DWG que possibilite a execução dessas consultas e da especicação de classes de consultas. Para o processamento de consultas SOLAP com junção espacial foi proposta a estratégia SJB, além da identicação de quais características o esquema de DWG deve possuir para possibilitar a execução dessas consultas e da especicação do formato dessas consultas. A validação das estratégias propostas foi realizada por meio de testes de desempenho considerando diferentes congurações, sendo que os resultados obtidos foram contrastados com a execução de consultas do tipo junção estrela e o uso de visões materializadas. Os resultados mostraram que as estratégias propostas são muito eficientes. No processamento de consultas SOLAP drill-across, as estratégias Divide e Única mostraram uma redução no tempo de 82,7% a 98,6% com relação à junção estrela e ao uso de visões materializadas. No processamento de consultas SOLAP com junção espacial, a estratégia SJB garantiu uma melhora de desempenho na grande maioria das consultas executadas. Para essas consultas, o ganho de desempenho variou de 0,3% até 99,2% / A geographic data warehouse (GDW) is a special kind of multidimensional database. It is subject-oriented, integrated, historical, non-volatile and usually organized in levels of aggregation. Furthermore, a GDW also stores spatial data in one or more dimensions or at least in one numerical measure. Aiming at decision support, GDWs allow SOLAP (spatial online analytical processing) queries, i.e., multidimensional analytical queries (e.g., drill-down, roll-up, drill-across) extended with spatial predicates (e.g., intersects, contains, is contained) dened for range and spatial join queries. A challenging issue related to the processing of these complex queries is how to recover spatial and conventional data stored in huge GDWs eciently. In the literature, there are few access methods dedicated to index GDWs, and none of these methods focus on drill-across and spatial join SOLAP queries. In this master\'s thesis, we propose novel strategies for processing these complex queries. We introduce two strategies for processing SOLAP drill-across queries (namely, Divide and Unique), dene a set of guidelines for the design of a GDW schema that enables the execution of these queries, and determine a set of classes of these queries to be issued over a GDW schema that follows the proposed guidelines. As for the processing of spatial join SOLAP queries, we propose the SJB strategy, and also identify the characteristics of a DWG schema that enables the execution of these queries as well as dene the format of these queries. We validated the proposed strategies through performance tests that compared them with the star join computation and the use of materialized views. The obtained results showed that our strategies are very ecient. Regarding the SOLAP drill-across queries, the Divide and Unique strategies showed a time reduction that ranged from 82,7% to 98,6% with respect to star join computation and the use of materialized views. Regarding the SOLAP spatial join queries, the SJB strategy guaranteed best results for most of the analyzed queries. For these queries, the performance gain of the SJB strategy ranged from 0,3% to 99,2% over the star join computation and the use of materialized view

O projeto e manutenção de bancos de dados é um importante desafio, tendo em vista as frequentes mudanças de requisitos solicitados pelos usuários. Para acompanhar essas mudanças o esquema do banco de dados deve passar por alterações estruturais que muitas vezes prejudicam o desempenho e o projeto das consultas, tais como: relacionamentos desnecessários, chaves primárias ou estrangeiras criadas fortemente acopladas ao domínio, atributos obsoletos e tipos de atributos inadequados. A literatura sobre Métodos Ágeis para desenvolvimento de software propõe o uso de refatorações para evolução do esquema do banco de dados quando há mudanças de requisitos. Uma refatoração é uma alteração simples que melhora o design, mas não altera a semântica do modelo de dados, nem adiciona novas funcionalidades. Esta Tese apresenta um novo processo para aplicar refatorações ao esquema do banco de dados. Este processo é definido por um conjunto de tarefas com o objetivo de executar as refatorações de uma forma controlada e segura, permitindo saber o impacto no desempenho do banco de dados para cada refatoração executada. A notação BPMN foi utilizada para representar e executar as tarefas do processo. Como estudo de caso foi utilizado um banco de dados relacional, o qual é usado por um sistema de informação para agricultura de precisão. Esse sistema, baseado na Web, necessita fazer grandes consultas para plotagem de gráficos com informações georreferenciadas. / The development and maintenance of a database is an important challenge, due to frequent changes and requirements from users. To follow these changes, the database schema suffers structural modifications that, many times, negatively affect its performance and the result of the queries, such as: unnecessary relationships, primary and foreign keys, created strongly attached to the domain, with obsolete attributes or inadequate types of attributes. The literature about Agile Methods for software development suggests the use of refactoring for the evolution of database schemas when there are requirement changes. A refactoring is a simple change that improves the design, but it does not alter the semantics of the data model neither adds new functionalities. This thesis aims at proposing a new process to apply many refactoring to the database schema. This process is defined by a set of refactoring tasks, which is executed in a controlled, secure and automatized form, aiming at improving the design of the schema and allowing the DBA to know exactly the impact on the performance of the database for each refactoring performed. A notation BPMN has been used to represent and execute the tasks of the workflow. As a case study, a relational database, which is used by an information system for precision agriculture was used. This system is web based, and needs to perform large consultations to transfer graphics with geo-referential information.

Sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (Content-based image retrieval { CBIR) e de classificação dependem fortemente de vetores de características que são extraídos das imagens considerando critérios visuais específicos. É comum que o tamanho dos vetores de características seja da ordem de centenas de elementos. Conforme se aumenta o tamanho (dimensionalidade) do vetor de características, também se aumentam os graus de irrelevâncias e redundâncias, levando ao problema da \"maldição da dimensionalidade\". Desse modo, a seleção das características relevantes é um passo primordial para o bom funcionamento de sistemas CBIR e de classificação. Nesta tese são apresentados novos métodos de seleção de características baseados em algoritmos genéticos (do inglês genetic algorithms - GA), visando o aprimoramento de consultas por similaridade e modelos de classificação. A família Fc (\"Fitness coach\") de funções de avaliação proposta vale-se de funções de avaliação de ranking, para desenvolver uma nova abordagem de seleção de características baseada em GA que visa aprimorar a acurácia de sistemas CBIR. A habilidade de busca de GA considerando os critérios de avaliação propostos (família Fc) trouxe uma melhora de precisão de consultas por similaridade de até 22% quando comparado com métodos wrapper tradicionais para seleção de características baseados em decision-trees (C4.5), naive bayes, support vector machine, 1-nearest neighbor e mineração de regras de associação. Outras contribuições desta tese são dois métodos de seleção de características baseados em filtragem, com aplicações em classificação de imagens, que utilizam o cálculo supervisionado da estatística de silhueta simplificada como função de avaliação: o silhouette-based greedy search (SiGS) e o silhouette-based genetic algorithm search (SiGAS). Os métodos propostos superaram os métodos concorrentes na literatura (CFS, FCBF, ReliefF, entre outros). É importante também ressaltar que o ganho em acurácia obtido pela família Fc, e pelos métodos SiGS e SiGAS propostos proporcionam também um decréscimo significativo no tamanho do vetor de características, de até 90% / Content-based image retrieval (CBIR) and classification systems rely on feature vectors extracted from images considering specific visual criteria. It is common that the size of a feature vector is of the order of hundreds of elements. When the size (dimensionality) of the feature vector is increased, a higher degree of redundancy and irrelevancy can be observed, leading to the \"curse of dimensionality\" problem. Thus, the selection of relevant features is a key aspect in a CBIR or classification system. This thesis presents new methods based on genetic algorithms (GA) to perform feature selection. The Fc (\"Fitness coach\") family of fitness functions proposed takes advantage of single valued ranking evaluation functions, in order to develop a new method of genetic feature selection tailored to improve the accuracy of CBIR systems. The ability of the genetic algorithms to boost feature selection by employing evaluation criteria (fitness functions) improves up to 22% the precision of the query answers in the analyzed databases when compared to traditional wrapper feature selection methods based on decision-tree (C4.5), naive bayes, support vector machine, 1-nearest neighbor and association rule mining. Other contributions of this thesis are two filter-based feature selection algorithms for classification purposes, which calculate the simplified silhouette statistic as evaluation function: the silhouette-based greedy search (SiGS) and the silhouette-based genetic algorithm search (SiGAS). The proposed algorithms overcome the state-of-the-art ones (CFS, FCBF and ReliefF, among others). It is important to stress that the gain in accuracy of the proposed methods family Fc, SiGS and SIGAS is allied to a significant decrease in the feature vector size, what can reach up to 90%

O aumento da geração e do intercâmbio de imagens médicas digitais tem incentivado profissionais da computação a criarem ferramentas para manipulação, armazenamento e busca por similaridade dessas imagens. As ferramentas de recuperação de imagens por conteúdo, foco desse trabalho, têm a função de auxiliar na tomada de decisão e na prática da medicina baseada em estudo de casos semelhantes. Porém, seus principais obstáculos são conseguir uma rápida recuperação de imagens armazenadas em grandes bases e reduzir o gap semântico, caracterizado pela divergência entre o resultado obtido pelo computador e aquele esperado pelo médico. No presente trabalho, uma análise das funções de distância e dos descritores computacionais de características está sendo realizada com o objetivo de encontrar uma aproximação eficiente entre os métodos de extração de características de baixo nível e os parâmetros de percepção do médico (de alto nível) envolvidos na análise de imagens. O trabalho de integração desses três elementos (Extratores de Características, Função de Distância e Parâmetro Perceptual) resultou na criação de operadores de similaridade, que podem ser utilizados para aproximar o sistema computacional ao usuário final, visto que serão recuperadas imagens de acordo com a percepção de similaridade do médico, usuário final do sistema / The continuous growth of the medical images generation and their use in the day-to-day procedures in hospitals and medical centers has motivated the computer science researchers to develop algorithms, methods and tools to store, search and retrieve images by their content. Therefore, the content-based image retrieval (CBIR) field is also growing at a very fast pace. Algorithms and tools for CBIR, which are at the core of this work, can help on the decision making process when the specialist is composing the images analysis. This is based on the fact that the specialist can retrieve similar cases to the one under evaluation. However, the main reservation about the use of CBIR is to achieve a fast and effective retrieval, in the sense that the specialist gets what is expected for. That is, the problem is to bridge the semantic gap given by the divergence among the result automatically delivered by the system and what the user is expecting. In this work it is proposed the perceptual parameter, which adds to the relationship between the feature extraction algorithms and distance functions aimed at finding the best combination to deliver to the user what he/she expected from the query. Therefore, this research integrated the three main elements of similarity queries: the image features, the distance function and the perceptual parameter, what resulted in searching operators. The experiments performed show that these operators can narrow the distance between the system and the specialist, contributing to bridge the semantic gap

Estruturas de indexação para domínios métricos são úteis para agilizar consultas por similaridade sobre dados complexos, tais como imagens, onde o custo computacional da comparação de dois itens de dados geralmente é alto. O estado da arte para executar consultas por similaridade está centrado na utilização dos chamados \"Métodos de Acesso Métrico\" (MAM). Tais métodos consideram os dados como elementos de um espaço métrico, onde apenas valem as propriedades fundamentais para que um espaço seja considerado métrico, onde a única informação que os MAMs utilizam é a medida de similaridade entre pares de elementos do domínio. No campo teórico, espaços métricos são extensamente estudados e servem de base para diversas áreas da Matemática. No entanto, a maioria dos trabalhos que têm sido desenvolvidos em Computação se restringem a utilizar as definições básicas desses espaços, e não foram encontrados estudos que explorem em mais profundidade os muitos conceitos teóricos existentes. Assim, este trabalho aplica conceitos teóricos importantes da Teoria de Espaços Métricos para desenvolver técnicas que auxiliem o tratamento e a manipulação dos diversos dados complexos, visando principalmente o desenvolvimento de métodos de indexação mais eficientes. É desenvolvida uma técnica para realizar um mapeamento de espaços métricos que leva à atenuação do efeito da maldição da dimensionalidade, a partir de uma aplicação lipschitziana real baseada em uma função de deformação do espaço das distâncias entre os elementos do conjunto. Foi mostrado que uma função do tipo exponecial deforma as distâncias de modo a diminuir os efeitos da maldição da dimensionalidade, melhorando assim o desempenho nas consultas. Uma segunda contribuição é o desenvolvimento de uma técnica para a imersão de espaços métricos, realizada de maneira a preservar a ordem das distâncias, possibilitando a utilização de propriedades no espaço de imersão. A imersão de espaços métricos no \' R POT. n\' possibilita a utilização da lei dos cossenos e assim viabiliza o cálculo de distâncias entre elementos e um hiperplano métrico, permitindo aumentar a agilidade à consultas por similaridade. O uso do hiperplano métrico foi exemplificado construindo uma árvore binária métrica, e também foi aplicado em um método de acesso métrico, a família MMH de métodos de acesso métrico, melhorando o particionamento do espaço dos dados / The access methods designed for metric domains are useful to answer similarity queries on any type of data, being specially useful to index complex data, such as images, where the computacional cost of comparison are high. The main mecanism used up to now to perform similarity queries is centered on \"Metric Acess Methods\" (MAM). Such methods consider data as elements that belong to a metric space, where only hold the properties that define the metric space. Therefore, the only information that a MAM can use is the similarity measure between pairs of elements in the domain. Metric spaces are extremelly well studied and is the basis for many mathematics areas. However, most researches from computer science are restrained to use the basic properties of metric spaces, not exploring the various existing theorical concepts. This work apply theoretical concepts of metric spaces to develop techniques aiding the treatment and manipulation of diverse complex data, aiming at developing more efficient indexing methods. A technique of mapping spaces was developed in order to ease the dimensionality curse effects, basing on a real lipschitz application that uses a stretching function that changes the distance space of elements. It was shown that an exponential function changes the distances space reducing the dimensionality curse effects, improving query operations. A second contribution is the developing of a technique based on metric space immersion, preserving the distances order between pairs of elements, allowing the usage of immersion space properties. The immersion of metric spaces into \'R POT. n\' allow the usage of the cossine law leading to the determination of distances between elements and a hiperplane, forming metric hiperplanes. The use of the metric hiperplanes lead to an improvement of query operations performance. The metric hiperplane itself formed the binary metric tree, and when applied to a metric access method, lead the formation of a family of metric access methods that improves the metric space particioning achieving faster similarity queries