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Explorando informações contextuais para reclassificação de imagens e agregação de listas em tarefas de recuperação de imagens

By Daniel Carlos Guimarães Pedronette

Abstract

Sistemas de Recuperação de Images baseados no Conteúdo (Content-Based Image Retrieval - CBIR) têm como objetivo satisfazer as necessidades dos usuários a partir de especificações de consulta. Dado um padrão de consulta (e.g., uma imagem de consulta) como entrada, um sistema CBIR recupera as imagens mais similares em uma coleção considerando suas propriedades visuais. Como o maior interesse dos usuários diz respeito às primeiras posições da lista de imagens retornadas, a eficácia desses sistemas é extremamente dependente da acurácia da função de distância adotada...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital.Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems aims at meeting the user needs expressed in query specifications. Given a query pattern (e.g., query image) as input, a CBIR system retrieves the most similar images in a collection by taking into account image visual properties. Since users are interested in the images placed at the first positions of the returned ranked lists, accurately ranking collection images is of great relevance...Note: The complete abstract is available with the full electronic document

Topics: Sistemas de recuperação da informação, Recuperação da informação, Imagens - Recuperação, Processamento de imagens, Reconhecimento de padrões, Information storage and retrieval systems, Information retrieval, Image, Image processing, Pattern recognition
Publisher: Universidade Estadual de Campinas . Instituto de Computação
Year: 2012
OAI identifier: oai:agregador.ibict.br.BDTD_UNICAMP:oai:unicamp.br:000869220
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