Diversificação de Imagens baseada em Agrupamento Adaptativo por Consulta

À medida que a tecnologia avança, grandes transformações acontecem, sejam em âmbito puramente social ou tecnológico. Nesse contexto, observa-se que as imagens têm impactado de forma direta em muitas dessas transformações. As imagens são utilizadas em contextos diversos, como em sistemas de medicina, de biodiversidade e bibliotecas digitais (Torres & Falcao, 2006). Desta forma, ao longo dos anos, muito tem sido feito para melhorar a eficácia com a qual essas imagens são recuperadas e analisadas. Uma dessas técnicas é a chamada recuperação de imagens por conteúdo (Veltkamp & Tanase, 2002). Essas técnicas, basicamente, tentam recuperar imagens semelhantes à uma especificação ou padrão definido pelo usuário (por exemplo, esboço de forma, uma imagem modelo) (Torres & Falcao, 2006).O processo de recuperação de informação exige que determinados aspectos sejam observados com cautela, como ambiguidade, redundância, relevância e diversidade. Além disso, as imagens que devem ser exibidas para um determinado usuário são as imagens consideradas relevantes, aquelas que oferecem informações úteis. Contudo, embora a utilização da relevância como critério seja eficaz, tem-se observado que em certas situações o seu uso não satisfaz por completo as necessidades de consulta que demandam diversidade visual, por exemplo, Chang et al (2016); Chang & Wang (2016); Fan et al (2008). Uma solução comumente explorada para amenizar esse problema é a utilização de técnicas de agrupamento de dados, que visa encontrar grupos de objetos que tenham certa semelhança, sem levar em consideração informações prévias sobre os dados existentes. Todavia, muitos algoritmos demandam um valor de referência para determinar o número de grupos a serem gerados.A determinação do número de grupos é uma tarefa que exige esforço, pois envolve um conjunto de propriedades e características das imagens. Trabalhos anteriores tentaram encontrar um número fixo de grupos independente da consulta a ser executada (Ferreira et al, 2016); (Tollari, 2016), ao invés de utilizar métodos adaptativos. Em outros trabalhos, mesmo simulando-se o número exato de clusters para cada consulta (com base no ground-truth), os resultados não foram satisfatórios (Araujo, 2016). Diante disso, este estudo buscou formular uma abordagem que auxiliasse na detecção automática do número de grupos, adaptável a cada consulta