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Previous issue date: 2011-05-02 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / Advances in multimedia technology led to a large increase in the number of images
digital, in consequence, also grew? ä need for m? ethods and more ef fective
cient and to store and retrieve this count? udo multimedia ?? edia. Most m? Proposed ethods
alcan in literature? Çam high n ?? íveis of and insufficiency and effi c? CFIA (the top 70% accuracy)
however most of them perform experiments using small images bases (less
10,000 images), previously classi fied in good ned categories, thus facilitating
search task and consequently increasing ní ?? ble accuracy of the evaluated descriptors.
On the other hand, when these m? Ethods are evaluated in large paste? Heterogeneous tions, Ni vel ??
accuracy? and relatively low. Thinking about this problem, this dissertation? Tion proposes the descriptor Location
Color Pixel Classi cation (LCPC), an m? Ethod based on local analysis to search from large
pictures basis. The proposed approach extracts character ?? color ísticas, classifi ing the pixels as
border or inside using the same classi scheme is? tion of m? ethod Border / Interior Pixel Classication (BIC), by? are a simple partitioning scheme, but too much and cient and effi cient
to incorporate spatial information about the contents? Udo visual image.
Experiments were conducted using three bases of images, including one with more than
100,000 images collected from the Web. The results show that the proposed approach? And
much higher when compared with other visual descriptors presented previously in
literature, with gains in average accuracy of 51% till is 105% / Os avanços em tecnologia multimídia ocasionou um grande crescimento da quantidade de imagens
digitais, em consequência disso, cresceu também a necessidade de métodos mais eficazes e
eficientes para armazenar e recuperar esse conteúdo multimídia. A maioria dos métodos propostos
na literatura alcançam altos níveis de eficiência e eficácia (a cima de 70% de precisão),
entretanto grande parte delas executam experimentos usando bases de imagens pequenas (menos
de 10.000 imagens), previamente classificadas em categorias bem de nidas, facilitando assim a
tarefa de busca e, consequentemente aumentando os níveis de precisão dos descritores avaliados.
Por outro lado, quando esses métodos são avaliados em grandes coleções heterogêneas, o nível de
precisão e relativamente baixo. Pensando nesse problema, esta dissertação propõe o descritor Local
Color Pixel Classication (LCPC), um método baseado em análise local para busca em grandes
bases de imagens. A abordagem proposta extrai características de cor, classificando os pixels como
borda ou interior, usando o mesmo esquema de classificação do método Border/Interior Pixel Classication (BIC), através de um esquema de particionamento simples, mas muito eficiente e eficaz
para incorporar informações espaciais sobre o conteúdo visual da imagem.
Experimentos foram conduzidos usando três bases de imagens, incluindo uma com mais de
100.000 imagens coletadas da Web. Os resultados obtidos mostram que a abordagem proposta e
bastante superior quando comparado com outros descritores visuais previamente apresentados na
literatura, com ganhos em precisão média de 51% até 105%
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/4850 |
| Date | 02 May 2011 |
| Creators | Kimura, Petrina de Assis da Silva |
| Contributors | Cavalcanti, João Marcos Bastos, Cavalcanti, João Marcos Bastos, Moura, Edleno Silva de, Torres, Ricardo da Silva |
| Publisher | Universidade Federal do Amazonas, Programa de Pós-graduação em Informática, UFAM, Brasil, Instituto de Computação |
| Source Sets | IBICT Brazilian ETDs |
| Language | Portuguese |
| Detected Language | Portuguese |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/masterThesis |
| Format | application/pdf |
| Source | reponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da UFAM, instname:Universidade Federal do Amazonas, instacron:UFAM |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
| Relation | -312656415484870643, 600, 600, 4163267508810754609 |
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