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Previous issue date: 2013-08-23 / Financiadora de Estudos e Projetos / Content-Based Image Retrieval systems use visual information like color, shape and texture to represent images in feature vectors. The numerical representation found for the images is used in query execution through a metric to evaluate the distance between vectors. In general, there is an inconsistency in the evaluation of similarity between images according to human perception and the results computed by CBIR systems, which is called Semantic Gap. One way to overcome this problem is by the addition of a diversity factor in query execution, allowing the user to specify a degree of dissimilarity between the resulting images and changing the query result. Adding diversity in consultation, however, requires high computational cost and the reduction of possible subsets to be analyzed is a difficult task to be understood by the user. This masters degree thesis aims to make use of Visual Data Mining techniques applied to queries in CBIR systems, improving the interpretability of the measure of similarity and diversity, as well as the relevance of the result according to the judgment and prior knowledge of the user. The user takes an active role in the retrieval of images by their content, guiding its result and, consequently, reducing the Semantic Gap. Additionally, a better understanding of the diversity and similarity factors involved in the query is supported by visualization and interaction techniques. / Sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (do Inglês, Content-Based Image Retrieval - CBIR) utilizam informações visuais de cor, forma e textura para representar as imagens em vetores de características. A representação numérica encontrada para as imagens é utilizada na execução da consulta através de uma métrica que avalie a distância entre os vetores. Em geral, existe uma inconsistência entre a percepção do ser humano na avaliação de similaridade entre imagens se comparada com a computada por sistemas CBIR, sendo esta descontinuidade denominada Gap Semântico. Adicionar um fator de diversidade na consulta tem-se mostrado como uma maneira de superar este problema, permitindo que o usuário especifique o grau de dissimilaridade entre as imagens resultantes e altere o resultado da consulta. Adicionar diversidade em consulta, no entanto, requer alto custo computacional e a redução das possibilidades de conjuntos para resposta é de difícil entendimento para o usuário. Este trabalho de mestrado propôs a utilização de técnicas de Mineração Visual de Dados (MVD) aplicadas sobre consultas em sistemas CBIR, melhorando a interpretabilidade da medida de similaridade e diversidade, assim como a relevância do resultado obtido. O usuário passa a exercer um papel ativo na consulta por conteúdo de imagens, permitindo que o mesmo dirija o processo, aproximando o resultado ao esperado pela cognição humana e reduzindo o gap semântico.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/557 |
| Date | 23 August 2013 |
| Creators | Dias, Rafael Loosli |
| Contributors | Ribeiro, Marcela Xavier |
| Publisher | Universidade Federal de São Carlos, Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação, UFSCar, BR |
| 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 UFSCAR, instname:Universidade Federal de São Carlos, instacron:UFSCAR |
| Rights | info:eu-repo/semantics/openAccess |
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