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Previous issue date: 2012-11-19 / Universidade Federal de Sao Carlos / This work proposes two new techniques of feature vector pre-processing to improve CBIR and image classification systems: a method of feature transformation based on the k-means clustering approach (Feature Transformation based on K-means - FTK) and a method of Weighted Feature Discretization - WFD. The FTK method employs the clustering principle of k-means to compact the feature vector space. The WFD method performs a weighted feature discretization, privileging the most important feature ranges to distinguish images. The proposed methods were employed to pre-process the feature vector in CBIR and in classification approaches, comparing the results with the pre-processing performed by PCA (a well known feature transformation method) and the original feature vector: FTK produced a reduction in the feature vector size with an improving in the query precision and a improvement in the classification accuracy; WFD improved the query precision up to and a improvement in the classification accuracy; the combination of WFD and FTK improved also the query precision and a improvement in the classification accuracy. These are very important results, especially when compared with PCA results, which leads to a minor reduction in the feature vector size, a minor increase in the query precision and a minor increase in the classification accuracy. Also the proposed approaches have linear computational cost where PCA has a cubic computational cost. The results indicate that the proposed approaches are well-suited to perform image feature vector pre-processing improving the overall quality of CBIR and classification systems. / Neste trabalho, propomos diminuir o gap semântico e os problemas de maldição de dimensionalidade apresentando duas técnicas de préprocessamento do vetor de características com o objetivo de melhorar a recuperação de imagens baseada em conteúdo e sistemas de classificação de imagens: um método de redução de dimensionalidade do vetor de características original, baseado no algoritmo k-means, chamado FTK (Feature Transformation based on K-means) e um método de discretização ponderada de características que privilegia as faixas de características mais importantes para distinguir imagens, chamado WFD (Weighted Feature Discretization). Os métodos propostos foram utilizados para pré-processar os vetores de características nas abordagens CBIR e classificação, comparando o pré-processamento executado pelo método PCA e os resultados dos vetores de características originais. O algoritmo FTK promoveu uma redução no tamanho do vetor de características com uma melhoria na precisão da consulta e na precisão de classificação. O algoritmo WFD melhorou a precisão da consulta e classificação; a combinação de dos dois algoritmos propostos também melhorou a precisão da consulta e classificação. Estes resultados são muito importantes, especialmente quando comparados com os resultados do método PCA, que também leva a uma redução no tamanho do vetor de características, a um menor aumento na precisão da consulta e a menor aumento na precisão da classificação. Além disso, as técnicas propostas têm custo computacional linear, enquanto o PCA tem um custo computacional cúbico. Os resultados indicam que os métodos propostos são abordagens adequadas para realizar pré-processamento dos vetores de características de imagens em sistemas CBIR e em sistemas de classificação.
| Identifer | oai:union.ndltd.org:IBICT/oai:repositorio.ufscar.br:ufscar/511 |
| Date | 19 November 2012 |
| Creators | Pirolla, Francisco Rocha |
| 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 | English |
| 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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