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Previous issue date: 2005-05-20 / In this work, the MIGFIR (Metric Indexing and Geometric Features-based Image
Retrieval) system is presented. This system was developed mainly to make possible to
index and retrieve certain image classes (like human face images, for example) with
efficiency and accuracy using geometric measures, two new similarity functions and the
metric access method called Slim-tree. This system also allows configuring important
parameters during the definition of queries and makes possible to apply fuzzy sets and
related concepts so that the language used in search expressions of one of the query classes
that are supported be considerably close of the language usually applied by human beings.
Efficiency and accuracy of the system at the execution of queries on several real and
synthetic human face image sets are also presented. About efficiency, the obtained results
show that MIGFIR can promote a quite considerable reduction of the execution time of
queries in comparison with a similar approach that applies sequential scanning of the data.
About accuracy, the results show that performance is satisfactory during the retrieval of
human faces similar to certain example-images. / Neste trabalho apresenta-se o sistema denominado MIGFIR (Metric Indexing and
Geometric Features-based Image Retrieval), que foi desenvolvido principalmente para
permitir que determinados tipos de imagens (como de faces humanas, por exemplo) sejam
indexados e recuperados com eficiência e precisão usando suas medidas geométricas, duas
novas funções de similaridade e o método de acesso métrico Slim-tree. Esse sistema
também permite que os usuários configurem parâmetros relevantes durante a definição de
consultas, e possibilita ainda aplicar conjuntos nebulosos e conceitos relacionados para que
a linguagem empregada nas expressões de busca de uma das classes de consulta suportadas
se aproxime consideravelmente da linguagem normalmente utilizada por seres humanos. A
eficiência e a precisão do sistema na execução de consultas sobre vários conjuntos reais e
sintéticos de imagens de faces humanas também são apresentadas. Com relação à
eficiência, os resultados obtidos mostram que o uso de MIGFIR pode promover uma
redução bastante considerável do tempo de execução de consultas em comparação com uma
abordagem similar que aplica varredura seqüencial dos dados. Já em termos de precisão, os
resultados mostram que o desempenho é satisfatório na recuperação de faces humanas
similares a determinados tipos de imagens-exemplo.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/331 |
| Date | 20 May 2005 |
| Creators | Gavioli, Alan |
| Contributors | Biajiz, Mauro |
| 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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