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Previous issue date: 2014-02-28 / FAPEAM - Fundação de Amparo à Pesquisa do Estado do Amazonas / The volume of information encoded in the form of images has increased significantly in the
last decades. Contributing to this scenario, the wide-spread use of mobile devices, such as tablets and smartphones, and even notebooks, which not only can take photos, but also easily send them to connected applications, such as web services and social networks. Nowadays, images are used in several applications, such as to record personal moments of people’s life or showing products in e-commerce online stores. As a consequence, not only does the volume of images increase, but also the interest in solutions able to retrieve these images. The main goal of this thesis is to investigate the impact of using genetic programming (GP) as a tool for combining different sources of evidence available when retrieving images. As case studies, we considered the application of GP in two different contexts: image retrieval on the Web using textual information automatically extracted from Web pages, and visual search by expanding the image query using information derived from different types of data, such as text and visual content. We evaluate the proposed expansion strategies in an application of visual search for products focused on e-commerce stores for the fashion domain. Experiments performed in the context of image retrieval on the Web showed that the evolutionary approach outperformed the best baseline with gains of 22.36% in terms of MAP. In the context of visual search for e-commerce applications, experimental results indicated that automatic expansion based on genetic programming is an effective alternative for improving the quality of image search results. When compared to a genetic programming system based
only on visual information, the multimodal expansion achieved gains of at least 19% in all
scenarios considered. When compared to a similar approach, but completely ad hoc, the GP framework achieved gains of up to 54% in terms of MAP. / O volume de informação codificada sob a forma de imagens tem aumentado de forma significativa nas últimas décadas. O uso cada vez mais frequente de tablets, smartphones, câmeras digitais e notebooks com suporte à aquisição de imagens e a facilidade para tornar essas imagens disponíveis publicamente em repositórios compartilhados, são fatores que contribuem ainda mais para este cenário. Atualmente, imagens são usadas nas mais diversas aplicações, seja para registrar momentos e ações em jornais e revistas eletrônicas, ou redes sociais, ou ainda para divulgar produtos em aplicações de comércio eletrônico. Na medida em que cresce o volume de imagens, cresce também o interesse por sistemas capazes de realizar
busca em bases de dados de imagem. O objetivo principal desta tese é investigar o impacto do uso de programação genética (GP - Genetic Progamming) como ferramenta para combinar diferentes fontes de informação disponíveis durante a busca de imagens. Mais especificamente, foram abordados dois contextos distintos como estudos de caso: a busca de imagens na Web utilizando informação textual extraída automaticamente das páginas Web e, a busca visual por meio da expansão da imagem de consulta utilizando informação derivadas de diferentes modalidades de dados, como texto e conteúdo visual. Para avaliar as estratégias propostas para o contexto de busca visual, escolheu-se como estudo de caso a busca visual de produtos em lojas de comércio eletrônico voltadas para o segmento de moda. Os experimentos realizados no contexto de busca de imagens na Web mostraram que a abordagem evolucionária superou a melhor abordagem utilizada como baseline, com ganhos de 22,36% em termos de MAP. No cenário de busca visual de produtos em lojas de comércio eletrônico, os resultados experimentais mostraram que a expansão automática baseada em GP é uma alternativa efetiva para melhorar a qualidade dos resultados de um sistema de busca de imagens. Quando comparado a uma abordagem baseada somente em propriedades visuais, a expansão multimodal obteve ganhos de pelo menos 19% em todos os cenários de busca considerados. Quando comparado a uma abordagem similar, mas completamente ad hoc, o arcabouço baseado em GP obteve ganhos de até 54% em termos de MAP.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:http://localhost:tede/4149 |
| Date | 28 February 2014 |
| Creators | Saraiva, Patrícia Correia |
| Contributors | Cavalcanti, João Marcos Bastos |
| 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 | English |
| Type | info:eu-repo/semantics/publishedVersion, info:eu-repo/semantics/doctoralThesis |
| 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 |
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