Dissertação de Mestrado em Engenharia InformáticaEm muitas aplicações existe a necessidade de obter da base de dados o conjunto de
imagens de rosto semelhantes a uma dada imagem de consulta.
Como forma de comparar imagens de rosto são usadas medidas de semelhança que permitem medir a similaridade entre duas imagens. A similaridade entre duas imagens é
calculada com base nas características extraídas de cada imagem de rosto. No entanto, a alta dimensão das imagens de rosto leva a que a computação da medida de distância seja bastante pesada.
Em bases de dados com um grande volume de dados, a pesquisa de imagens de rosto semelhantes a uma dada imagem de consulta pode tornar-se impraticável,principalmente se for realizada de forma exaustiva. Uma forma de agilizar a pesquisa por semelhança em espaços métricos é usando estruturas de dados métricas.
Neste trabalho pretende-se avaliar a aplicabilidade e eficiência das estruturas de
dados métricas na pesquisa por semelhança de imagens de rosto.
Este trabalho envolveu um estudo das representações de imagens de rosto e das
funções de distância entre imagens de rosto de modo a avaliar a aplicabilidade das
estruturas de dados métricas, e uma avaliação da pesquisa por alcance com 8 estruturas de dados métricas em 4 bases de dados sobre 4 espaços métricos.
Os resultados obtidos nesta avaliação permitem afirmar que as estruturas de dados
métricas podem ser usadas neste domínio de aplicação e que na pesquisa por alcance a
sua utilização minimiza significativamente o número de cálculos realizados face à
pesquisa exaustiva, principalmente em bases de dados de grandes dimensões
