Fundação de Amparo a Pesquisa do Estado de Minas Gerais / The main goal of a images retrieval system is to obtain images from a collection that
assist a need of the user. To achieve this objective, in generally, the systems of retrieval
of images calculate the similarity between the user's need represented by a query and
representations of the images of the collection. Such an objective is dicult of being
obtain due to the subjectivity of the similarity concept among images, because a same
image can be interpreted in dierent ways by dierent people. In the attempt of solving
this problem the content based image retrieval systems explore the characteristics of low
level color, forms and texture in the calculation of the similarity among the images. A
problem of this approach is that in most of the systems the calculation of the similarity
is accomplished being compared the query image with all of the images of the collection,
turning the dicult and slow processing. Considering the indexation of characteristics
of low level of partitions of digital images mapped to an inverted index, this work looks
for improvements in the acting of the processing of querys and improve in the precision
considering the group of images retrieval in great bases of data. We used an approach
based in inverted index that is here adapted for partitions images. In this approach the
concept of term of the retrieval textual, main element of the indexation, it is used in
the work as characteristic of partitions of images for the indexation. Experiments show
improvement in the quality of the precision using two collections of digital images. / O principal objetivo de um sistema de recuperação de imagens é obter imagens de
uma coleção que atendam a uma necessidade do usuário. Para atingir esse objetivo, em
geral, os sistemas de recuperação de imagens calculam a similaridade entre a necessidade
do usuário, representada por uma consulta, e representações das imagens da coleção. Tal
objetivo é difícil de ser alcançado devido à subjetividade do conceito de similaridade entre
imagens, visto que uma mesma imagem pode ser interpretada de formas diferentes por
pessoas distintas. Na tentativa de resolver este problema os sistemas de recuperação de
imagens por conteúdo exploram as características de baixo nível cor, forma e textura no
cálculo da similaridade entre as imagens. Um problema desta abordagem é que na maioria
dos sistemas o cálculo da similaridade é realizado comparando-se a imagem de consulta
com todas as imagens da coleção, tornando o processamento difícil e lento. Considerando
a indexação de características de baixo nível de partições de imagens digitais mapeadas
para um índice invertido, este trabalho busca melhorias no desempenho do processamento
de consultas e ganho na precisão considerando o conjunto de imagens recuperadas em
grandes bases de dados. Utilizamos uma abordagem baseada em índice invertido, que
é aqui adaptada para imagens particionadas. Nesta abordagem o conceito de termo
da recuperação textual, principal elemento da indexação, é utilizado no trabalho como
característica de partições de imagens para a indexação. Experimentos mostram ganho
na qualidade da precisão usando duas coleções de imagens digitais. / Mestre em Ciência da Computação
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/urn:repox.ist.utl.pt:RI_UFU:oai:repositorio.ufu.br:123456789/12500 |
| Date | 29 March 2010 |
| Creators | Proença, Patrícia Aparecida |
| Contributors | Barcelos, Célia Aparecida Zorzo, Silva, Ilmério Reis da, Guliato, Denise, Lima, Luciano Romero Soares de |
| Publisher | Universidade Federal de Uberlândia, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFU, BR, Ciências Exatas e da Terra |
| 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:Repositório Institucional da UFU, instname:Universidade Federal de Uberlândia, instacron:UFU |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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