Las bases de datos actuales permiten almacenar datos no estructurados tales como imágenes, sonido, video, datos geométricos, etc. Las tecnologías tradicionales de bases de datos no son aplicables en este ámbito. Nuevos modelos de bases de datos surgen para cubrir las necesidades de almacenamiento y búsqueda en estas bases de datos. Entre estos nuevos modelos podemos nombrar el espacial, el temporal, el de espacios métricos y el métricotemporal, entre otros. Nuestro área de investigación es el diseño de índices eficientes para estos nuevos modelos de bases de datos.Eje: Base de datos y minería de datosRed de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI

De Battista, Anabella

Díaz, Alejandra Alcira

Gancharov, Pablo

Gutiérrez Retamal, Gilberto A.

Herrera, Norma Edith

Pascal, Andrés

Planas, Adrian

Servicio de Difusión de la Creación Intelectual

Procesamiento de Consultas y Aplicaciones delModelo Me´trico TemporalAnabella De Battista , Andre´s Pascal, Alejandra Dı´az, Pablo Gancharov, Adrian PlanasDepartamento de Sistemas de Informacio´n, Fac. Reg. Concepcio´n del UruguayUniversidad Tecnolo´gica Nacional, Entre Rı´os, Argentinafdebattistaa, pascaljg@frcu.utn.edu.arfalejandraalciradiaz,pablogancharov,pladnicg@gmail.comNorma Edith HerreraDepartamento de Informa´ticaUniv. Nac. de San Luis , San Luis, Argentinanherrera@unsl.edu.arGilberto GutierrezFacultad de Ciencias EmpresarialesUniversidad del Bio-Bio, Chilla´n, Chileggutierr@ubiobio.clResumenLas bases de datos actuales permiten al-macenar datos no estructurados tales comoima´genes, sonido, video, datos geome´tricos,etc. Las tecnologı´as tradicionales de bases dedatos no son aplicables en este a´mbito. Nuevosmodelos de bases de datos surgen para cubrirlas necesidades de almacenamiento y bu´sque-da en estas bases de datos. Entre estos nuevosmodelos podemos nombrar el espacial, el tem-poral, el de espacios me´tricos y el me´trico-temporal, entre otros. Nuestro a´rea de inves-tigacio´n es el disen˜o de ı´ndices eficientes paraestos nuevos modelos de bases de datos.Palabras Claves: Espacios Me´tricos, Basesde Datos Me´trico-Temporales, I´ndices1. ContextoEl presente trabajo se desarrolla en el a´mbitodel Grupo de Investigacio´n en Bases de Datos(PID 25-D040) perteneciente al Departamen-to de Sistemas de la Universidad Tecnolo´gicaNacional, F. R. Concepcio´n del Uruguay, cuyoobjetivo principal es el estudio de me´todos deacceso, procesamiento de consultas y aplica-ciones de bases de datos no tradicionales.2. Introduccio´nLas bases de datos cla´sicas se organizan ba-jo el concepto de bu´squeda exacta sobre datosestructurados. Esto significa que la informa-cio´n se organiza en registros los cuales se di-viden en campos que contienen valores com-pletamente comparables. Una consulta retornatodos aquellos registros cuyos campos coinci-den con los aportados en la consulta (bu´sque-da exacta). Una caracterı´stica importante de lasbases de datos cla´sicas es que capturan so´lo unestado de la realidad modelizada, usualmenteel ma´s reciente. Por medio de las transac-ciones, la base de datos evoluciona de un es-tado al siguiente descartando el estado previo.Actualmente las bases de datos han inclui-WICC 2012 2462012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacióndo la capacidad de almacenar datos no estruc-turados tales como ima´genes, sonido, texto,video, datos geome´tricos, etc. La problema´ticade almacenamiento y bu´squeda en estos tiposde base de datos difiere de las bases de datoscla´sicas en varios aspectos: los datos no son es-tructurados por lo que no es posible organizar-los en registros y campos; la bu´squeda exactacarece de intere´s; resulta de intere´s mantenertodos los estados de la base de datos y no so´loel ma´s reciente para poder consultar el interva-lo de tiempo de vigencia de los objetos. Es eneste contexto donde surgen nuevos modelos debases de datos.El modelo de espacios me´tricos [5], permitetrabajar con objetos no estructurados y realizarbu´squedas por similitud sobre los mismos. Unespacio me´trico es un par (U; d) donde U es ununiverso de objetos y d : U  U ! R+ es unafuncio´n de distancia definida entre los elemen-tos de U que mide la similitud entre ellos. Unade las consultas tı´picas en este modelo es labu´squeda por rango, denotado por (q; r)d, queconsiste en recuperar los objetos de la base dedatos que se encuentren como ma´ximo a dis-tancia r de un elemento q dado.El modelo de bases de datos temporales[16] incorpora al tiempo como una dimensio´n,por lo que permite asociar tiempos a los datosalmacenados y consultar por los objetos vi-gentes en un intervalo o en un instante de tiem-po dado.Existen aplicaciones donde resulta de in-tere´s realizar bu´squedas por similitud teniendoen cuenta tambie´n la componente temporal. Esen este a´mbito donde surge el modelo me´tri-co temporal. En este modelo se puede traba-jar con objetos no estructurados con tiemposde vigencia asociados y realizar consultas porsimilitud y por tiempo en forma simulta´nea.Formalmente un Espacio Me´trico-Temporal esun par (U ; d), donde U = O  N  N , y lafuncio´n d es de la forma d : OO! R+. Ca-da elemento u 2 U es una triupla (obj; ti; tf ),donde obj es un objeto (por ejemplo, una ima-gen, sonido, cadena, etc) y [ti; tf ] es el inter-valo de vigencia de obj. La funcio´n de dis-tancia d, que mide la similitud entre dos obje-tos, cumple con las propiedades de una me´tri-ca (positividad, simetrı´a y desigualdad trian-gular). Una consulta me´trico-temporal se de-fine como una 4-upla (q; r; tiq; tfq)d, tal que(q; r; tiq; tfq)d = fo=(o; tio; tfo) 2 X ^d(q; o)  r ^ (tio  tfq) ^ (tiq  tfo)g..3. Lı´neas de Investigacio´nNuestra principal lı´nea de trabajo es el es-tudio de me´todos de acceso, procesamiento deconsultas y aplicaciones de bases de datos notradicionales, centra´ndonos principalmente enel modelo me´trico-temporal. Damos a conti-nuacio´n una descripcio´n de las lı´neas de inves-tigacio´n que actualmente estamos desarrollan-do.3.1. I´ndices en Memoria Secun-dariaVarios ı´ndices me´trico-temporales se hanpropuesto en este a´mbito: el FHQT-Temporal[11], el Historical-FHQT [3], el Event-FHQT[10] y el Pivot-FHQT [2]; todos ellos hantomado como base el Fixed Height QueriesTree[1], un ı´ndice para espacios me´tricos.Los ı´ndices desarrollados hasta el momen-to se basan en el supuesto de que la memo-ria principal tiene capacidad suficiente comopara mantener tanto el ı´ndice como la base dedatos. Si esto no es ası´, la cantidad de acce-sos a memoria secundaria realizados duranteel proceso de bu´squeda es un factor crı´tico enla performance del ı´ndice.En [6] se presenta el Compact Pat Tree, unı´ndice en memoria secundaria para bu´squedasde patrones en texto. Ba´sicamente este ı´ndiceconsiste en una representacio´n compacta de una´rbol binario (un Pat-Tree) en disco. En [14]WICC 2012 2472012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computaciónse presenta una modificacio´n de esta te´cni-ca de paginacio´n para a´rboles r-arios, la cuales fa´cilmente adaptable para la paginacio´n deı´ndices me´tricos-temporales. En el caso parti-cular del FHQT-Temporal la aplicacio´n de estate´cnica requiere de pocas modificaciones. Nosencontramos desarrollando la implementacio´ndel FHQT-Temporal en disco.3.2. ConsultasMe´trico Temporalessobre CadenasLos ı´ndice desarrollados hasta el momentohan sido evaluados empı´ricamente con lotesgenerados a partir de ima´genes del sitio SISAP(http://www.sisap.org), an˜adiendo a cada ima-gen un intervalo de vigencia. Nuestro intere´s esprobar la eficiencia de los ı´ndices en un a´mbitoreal de uso.Para ello hemos desarrollado una aplicacio´nque tiene por finalidad permitir efectuar con-sultas me´trico-temporales sobre el sistema dearchivos de Windows/Linux, dependiendo endonde se ejecute. Esta aplicacio´n esta´ orienta-da a la bu´squeda de archivos y carpetas tan-to por nombre como por fecha, con diferentesradios de bu´squeda, mediante la generacio´nde los distintos tipos de ı´ndices me´trico-temporales.El objetivo es probar la eficiencia de losı´ndices desarrollados sobre una base de datosde cadenas (nombres de archivos/carpetas) conuna cantidad importante de elementos (unos250;000 nombres) y que sea de utilidad real. Elplanteo de nuestra solucio´n esta dada para unaaplicacio´n totalmente amigable para el usuarioque desconoce el tema, donde so´lo debe ele-girse a partir de que´ directorio se realizara´ labu´squeda. Nos encontramos en la etapa deevaluacio´n experimental de la aplicacio´n, a finde probar la eficiencia de los distintos ı´ndicesme´trico-temporales en este a´mbito de uso.3.3. Bu´squeda de Ima´genesEn la bu´squeda de ima´genes por similitud engrandes bases de datos, es tan importante la efi-ciencia del sistema (recuperar ima´genes en untiempo razonable) como su eficacia (recuperarima´genes que sean realmente de intere´s). Laeficacia depende principalmente del preproce-samiento de las ima´genes, de la te´cnica de ex-traccio´n de caracterı´sticas y de la funcio´n dedistancia que se emplee. Por otro lado, los fac-tores de mayor relevancia para la eficiencia delproceso son el costo de la funcio´n de distanciay el tipo de ı´ndice que se utilice para acelerarla bu´squeda.La mayorı´a de los sistemas comercialesexistentes para recuperacio´n de ima´genes aso-cian texto a cada una de las ima´genes y trans-forman el problema de bu´squeda de ima´genesen el problema de bu´squeda en texto. Peroen muchas aplicaciones esto no es suficiente.Un verdadero sistema de recuperacio´n deima´genes debe permitir dar una imagen co-mo objeto de consulta y debe poder determi-nar la similitud entre ese objeto y cada una delas ima´genes de la base de datos en forma efi-ciente, a fin de responder la consulta. Estos sis-temas se denominan Content-based Image Re-trieval Systems (CBIR) [7, 9, 18], y esta´n enpleno desarrollo.La bu´squeda por similitud aplicada aima´genes implica transformar las ima´genes envectores de caracterı´sticas de esas ima´genes,para luego insertar esos vectores en un ı´ndiceme´trico. Luego, ante una consulta, se debetransformar la imagen de consulta de la mismamanera en que se transformaron las ima´genesde la base de datos para poder proceder a bus-car usando el ı´ndice.Existen dos tareas que son cruciales en esteproceso: una es convertir las ima´genes en vec-tores; la otra es definir una funcio´n de dis-tancia que permita comparar las ima´genes. Laprimera tarea afecta directamente la eficaciadel sistema, dado que las bu´squedas se rea-lizara´n en base a las caracterı´sticas extraı´das deWICC 2012 2482012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computacióncada imagen. La segunda tarea afecta tanto laeficacia como la eficiencia; la eficacia porquela funcio´n de distancia modela formalmente loque se entiende por similitud y la eficienciaporque el costo de bu´squeda en el ı´ndice se vedirectamente afectado por el costo de ca´lculode la funcio´n de distancia y por la distribucio´nde distancias que genera.Si bien hay numerosos trabajos de inves-tigacio´n que se concentran en el preproce-samiento de las ima´genes y extraccio´n decaracterı´sticas [8, 17], las funciones de distan-cia [15, 13] y los ı´ndices me´tricos [4, 5], lamayorı´a lo hace por separado, sin estudiar laintegracio´n de estos aspectos.En este lı´nea hemos trabajado definiendoun proceso para el tratamiento integral de unabase de datos de ima´genes. El proceso pro-puesto consta de una etapa de preprocesamien-to de la base de datos y otra posterior para larealizacio´n de consulta. La etapa de preproce-samiento tiene dos objetivos: uno es calcularla paleta de colores reducida y adaptada a lasima´genes de la base de datos; el otro es calcu-lar los histogramas de colores de las ima´genes,en base a la paleta definida en el punto anterior.Una vez obtenida la paleta de colores, seprocesan las ima´genes calculando los histogra-mas mediante la transformacio´n de cada coloren el ma´s cercano de la paleta. Para clasificarcada pixel se utiliza la distancia euclideanaentre colores. Posteriormente se construye unı´ndice me´trico utilizando los histogramas co-mo vectores caracterı´sticos de cada imagen,y empleando alguna funcio´n de distancia. Ennuestro trabajo hemos usado las siguientesfunciones de distancia: Euclideana, Manhat-tan, Euclideana por Cuadrantes y Manhattanpor Cuadrantes (en ambos casos con 16 cua-drantes). Las evaluacio´n experimental de lasfunciones de distancia han mostrado que ladistancia euclideana por cuadrantes posee unbuen comportamiento tanto en la calidad desus resultados como en la dimensionalidad in-trı´nseca de espacio me´trico generado [12]. Ac-tualmente estamos trabajando en la inclusio´nde funciones de distancia que consideren otrosaspectos tales como textura o forma.4. Resultados EsperadosSe espera contar con me´todos eficientes,tanto en memoria principal como en memoriasecundaria, para el procesamiento de consultasen el a´mbito de bases de datos no tradicionales.Esto incluye el disen˜o de ı´ndices, la definicio´nde funciones de distancias adecuadas a la pro-blema´tica tratada, la definicio´n de nuevas con-sultas que sean de intere´s y el desarrollo deaplicaciones en a´mbitos reales de uso de losme´todos desarrollados.5. Formacio´n de RecursosHumanosEl trabajo desarrollado hasta el momentoforma parte del desarrollo de dos Tesis deMaestrı´a en Ciencias de la Computacio´n, unade ellas fue defendida y aprobada en mar-zo del 2009, y la otra tiene fecha de final-izacio´n estimada para agosto del presente an˜o.Uno de los integrantes del grupo esta´ desar-rollando su Tesis Doctoral sobre la tema´ticade indexacio´n en memoria secundaria de basesde datos textuales, que esta´ ı´ntimamente rela-cionado a la tema´tica de estudio de este grupo.El grupo cuenta en la actualidad con tres alum-nos becarios que se esta´n formando en estastema´ticas.Referencias[1] R. Baeza-Yates, W. Cunto, U. Manber,and S. Wu. Proximity matching usingfixed-queries trees. In Proc. 5th Com-binatorial Pattern Matching (CPM’94),LNCS 807, pages 198–212, 1994.WICC 2012 2492012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación[2] A. De Battista, A. Pascal, N. Herrera,and G. Gutierrez. Metric-temporal accessmethods. Journal of Computer Science &Technology,, 10(2):54–60, 2010.[3] De Battista, A. Pascal, G. Gutierrez, andN. Herrera. Un nuevo ı´ndice me´trico-temporal: el historical fhqt. In Actasdel XIII Congreso Argentino de Cienciasde la Computacio´n, Corrientes, Agenti-na, 2007.[4] E. Cha´vez and K. Figueroa. Faster prox-imity searching in metric data. In Pro-ceedings of MICAI 2004. LNCS 2972,Springer, Cd. de Me´xico, Me´xico, 2004.[5] E. Cha´vez, G. Navarro, R. Baeza-Yates,and J.L. Marroquı´n. Searching in met-ric spaces. ACM Computing Surveys,33(3):273–321, September 2001.[6] D. Clark and I. Munro. Efficient suffixtree on secondary storage. In Proc. 7thACM-SIAM Symposium on Discrete Al-gorithms, pages 383–391, 1996.[7] R. Datta, D. Joshi, J. Li, and J. Wang.Image retrieval: Ideas, influences, andtrends of the new age. ACM Comput.Surv., 40(2):5:1–5:60, May 2008.[8] T. Deselaers, D. Keysers, and H. Ney.Features for image retrieval - a quanti-tative comparison. In In DAGM 2004,Pattern Recognition, 26th DAGM Sympo-sium, pages 228–236, 2004.[9] L. R. Long, S. Antani, T. Deserno, andG. Thoma. Content-based image retrievalin medicine. International Journal ofHealthcare Information Systems and In-formatics, 4(1):1–16, 2009.[10] A. Pascal, A. De Battista, G. Gutierrez,and N. Herrera. Indice metrico-temporalevent-fhqt. In Actas del XIIII Congre-so Argentino de Ciencias de la Com-putacio´n, La Rioja, Argentina, 2008.[11] A. Pascal, De Battista, G. Gutierrez, andN. Herrera. Procesamiento de consul-tas me´trico-temporales. In XXIII Confer-encia Latinoamericana de Informa´tica,pages 133–144, Costa Rica, 2007.[12] A Planas, A. Pascal, A. De Battista, Ale-jandra Dı´az, and Norma Herrera. Me´to-dos de acceso para bases de datos me´tri-co - temporales. In Actas del I SeminarioArgentina - Brasil de Tecnologı´as de laInformacio´n y la Comunicacio´n, Rosario,Argentina, 2011.[13] J. Puzicha, J. Buhmann, Y. Rubner, andC. Tomasi. Empirical evaluation of dis-similarity measures for color and tex-ture. In Proceedings of the InternationalConference on Computer Vision-Volume2, Washington, DC, USA, 2001. IEEEComputer Society.[14] D. Ruano, N. Herrera, C. Ruano, andA. Villegas. Representacio´n en memo-ria secundaria del trie de sufijos. In Actasdel XVI Congreso Argentino de Cienciasde la Computacio´n, Buenos Aires, 2010.[15] Y. Rubner, C. Tomasi, and L.J. Guibas.The earth movers distance as a metric forimage retrieval. International Journal ofComputer Vision, 40:99–121, 2000.[16] B. Salzberg and V. J. Tsotras. A compar-ison of access methods for temporal data.ACM Computing Surveys, 31(2), 1999.[17] A. Shahbahrami and D. B. Juurlink.Comparison between color and texturefeatures for image retrieval. In Proceed-ings of the 19th Annual Workshop onCircuits, Systems and Signal Processing,2008.[18] R. C. Veltkamp and M.Tanase. Content-based image retrieval systems: A survey.Technical report, UU-CS-2000-34, 2000.WICC 2012 2502012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación

Procesamiento de consultas y aplicaciones del modelo métrico temporal

SEDICI - Repositorio de la UNLP

Procesamiento de Consultas y Aplicaciones del
Modelo Me´trico Temporal
Anabella De Battista , Andre´s Pascal, Alejandra Dı´az, Pablo Gancharov, Adrian Planas
Departamento de Sistemas de Informacio´n, Fac. Reg. Concepcio´n del Uruguay
Universidad Tecnolo´gica Nacional, Entre Rı´os, Argentina
fdebattistaa, pascaljg@frcu.utn.edu.ar
falejandraalciradiaz,pablogancharov,pladnicg@gmail.com
Norma Edith Herrera
Departamento de Informa´tica
Univ. Nac. de San Luis , San Luis, Argentina
nherrera@unsl.edu.ar
Gilberto Gutierrez
Facultad de Ciencias Empresariales
Universidad del Bio-Bio, Chilla´n, Chile
ggutierr@ubiobio.cl
Resumen
Las bases de datos actuales permiten al-
macenar datos no estructurados tales como
ima´genes, sonido, video, datos geome´tricos,
etc. Las tecnologı´as tradicionales de bases de
datos no son aplicables en este a´mbito. Nuevos
modelos de bases de datos surgen para cubrir
las necesidades de almacenamiento y bu´sque-
da en estas bases de datos. Entre estos nuevos
modelos podemos nombrar el espacial, el tem-
poral, el de espacios me´tricos y el me´trico-
temporal, entre otros. Nuestro a´rea de inves-
tigacio´n es el disen˜o de ı´ndices eficientes para
estos nuevos modelos de bases de datos.
Palabras Claves: Espacios Me´tricos, Bases
de Datos Me´trico-Temporales, I´ndices
1. Contexto
El presente trabajo se desarrolla en el a´mbito
del Grupo de Investigacio´n en Bases de Datos
(PID 25-D040) perteneciente al Departamen-
to de Sistemas de la Universidad Tecnolo´gica
Nacional, F. R. Concepcio´n del Uruguay, cuyo
objetivo principal es el estudio de me´todos de
acceso, procesamiento de consultas y aplica-
ciones de bases de datos no tradicionales.
2. Introduccio´n
Las bases de datos cla´sicas se organizan ba-
jo el concepto de bu´squeda exacta sobre datos
estructurados. Esto significa que la informa-
cio´n se organiza en registros los cuales se di-
viden en campos que contienen valores com-
pletamente comparables. Una consulta retorna
todos aquellos registros cuyos campos coinci-
den con los aportados en la consulta (bu´sque-
da exacta). Una caracterı´stica importante de las
bases de datos cla´sicas es que capturan so´lo un
estado de la realidad modelizada, usualmente
el ma´s reciente. Por medio de las transac-
ciones, la base de datos evoluciona de un es-
tado al siguiente descartando el estado previo.
Actualmente las bases de datos han inclui-
WICC 2012 246
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
do la capacidad de almacenar datos no estruc-
turados tales como ima´genes, sonido, texto,
video, datos geome´tricos, etc. La problema´tica
de almacenamiento y bu´squeda en estos tipos
de base de datos difiere de las bases de datos
cla´sicas en varios aspectos: los datos no son es-
tructurados por lo que no es posible organizar-
los en registros y campos; la bu´squeda exacta
carece de intere´s; resulta de intere´s mantener
todos los estados de la base de datos y no so´lo
el ma´s reciente para poder consultar el interva-
lo de tiempo de vigencia de los objetos. Es en
este contexto donde surgen nuevos modelos de
bases de datos.
El modelo de espacios me´tricos [5], permite
trabajar con objetos no estructurados y realizar
bu´squedas por similitud sobre los mismos. Un
espacio me´trico es un par (U; d) donde U es un
universo de objetos y d : U  U ! R+ es una
funcio´n de distancia definida entre los elemen-
tos de U que mide la similitud entre ellos. Una
de las consultas tı´picas en este modelo es la
bu´squeda por rango, denotado por (q; r)d, que
consiste en recuperar los objetos de la base de
datos que se encuentren como ma´ximo a dis-
tancia r de un elemento q dado.
El modelo de bases de datos temporales
[16] incorpora al tiempo como una dimensio´n,
por lo que permite asociar tiempos a los datos
almacenados y consultar por los objetos vi-
gentes en un intervalo o en un instante de tiem-
po dado.
Existen aplicaciones donde resulta de in-
tere´s realizar bu´squedas por similitud teniendo
en cuenta tambie´n la componente temporal. Es
en este a´mbito donde surge el modelo me´tri-
co temporal. En este modelo se puede traba-
jar con objetos no estructurados con tiempos
de vigencia asociados y realizar consultas por
similitud y por tiempo en forma simulta´nea.
Formalmente un Espacio Me´trico-Temporal es
un par (U ; d), donde U = O  N  N , y la
funcio´n d es de la forma d : OO! R+. Ca-
da elemento u 2 U es una triupla (obj; ti; tf ),
donde obj es un objeto (por ejemplo, una ima-
gen, sonido, cadena, etc) y [ti; tf ] es el inter-
valo de vigencia de obj. La funcio´n de dis-
tancia d, que mide la similitud entre dos obje-
tos, cumple con las propiedades de una me´tri-
ca (positividad, simetrı´a y desigualdad trian-
gular). Una consulta me´trico-temporal se de-
fine como una 4-upla (q; r; tiq; tfq)d, tal que
(q; r; tiq; tfq)d = fo=(o; tio; tfo) 2 X ^
d(q; o)  r ^ (tio  tfq) ^ (tiq  tfo)g.
.
3. Lı´neas de Investigacio´n
Nuestra principal lı´nea de trabajo es el es-
tudio de me´todos de acceso, procesamiento de
consultas y aplicaciones de bases de datos no
tradicionales, centra´ndonos principalmente en
el modelo me´trico-temporal. Damos a conti-
nuacio´n una descripcio´n de las lı´neas de inves-
tigacio´n que actualmente estamos desarrollan-
do.
3.1. I´ndices en Memoria Secun-
daria
Varios ı´ndices me´trico-temporales se han
propuesto en este a´mbito: el FHQT-Temporal
[11], el Historical-FHQT [3], el Event-FHQT
[10] y el Pivot-FHQT [2]; todos ellos han
tomado como base el Fixed Height Queries
Tree[1], un ı´ndice para espacios me´tricos.
Los ı´ndices desarrollados hasta el momen-
to se basan en el supuesto de que la memo-
ria principal tiene capacidad suficiente como
para mantener tanto el ı´ndice como la base de
datos. Si esto no es ası´, la cantidad de acce-
sos a memoria secundaria realizados durante
el proceso de bu´squeda es un factor crı´tico en
la performance del ı´ndice.
En [6] se presenta el Compact Pat Tree, un
ı´ndice en memoria secundaria para bu´squedas
de patrones en texto. Ba´sicamente este ı´ndice
consiste en una representacio´n compacta de un
a´rbol binario (un Pat-Tree) en disco. En [14]
WICC 2012 247
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
se presenta una modificacio´n de esta te´cni-
ca de paginacio´n para a´rboles r-arios, la cual
es fa´cilmente adaptable para la paginacio´n de
ı´ndices me´tricos-temporales. En el caso parti-
cular del FHQT-Temporal la aplicacio´n de esta
te´cnica requiere de pocas modificaciones. Nos
encontramos desarrollando la implementacio´n
del FHQT-Temporal en disco.
3.2. ConsultasMe´trico Temporales
sobre Cadenas
Los ı´ndice desarrollados hasta el momento
han sido evaluados empı´ricamente con lotes
generados a partir de ima´genes del sitio SISAP
(http://www.sisap.org), an˜adiendo a cada ima-
gen un intervalo de vigencia. Nuestro intere´s es
probar la eficiencia de los ı´ndices en un a´mbito
real de uso.
Para ello hemos desarrollado una aplicacio´n
que tiene por finalidad permitir efectuar con-
sultas me´trico-temporales sobre el sistema de
archivos de Windows/Linux, dependiendo en
donde se ejecute. Esta aplicacio´n esta´ orienta-
da a la bu´squeda de archivos y carpetas tan-
to por nombre como por fecha, con diferentes
radios de bu´squeda, mediante la generacio´n
de los distintos tipos de ı´ndices me´trico-
temporales.
El objetivo es probar la eficiencia de los
ı´ndices desarrollados sobre una base de datos
de cadenas (nombres de archivos/carpetas) con
una cantidad importante de elementos (unos
250;000 nombres) y que sea de utilidad real. El
planteo de nuestra solucio´n esta dada para una
aplicacio´n totalmente amigable para el usuario
que desconoce el tema, donde so´lo debe ele-
girse a partir de que´ directorio se realizara´ la
bu´squeda. Nos encontramos en la etapa de
evaluacio´n experimental de la aplicacio´n, a fin
de probar la eficiencia de los distintos ı´ndices
me´trico-temporales en este a´mbito de uso.
3.3. Bu´squeda de Ima´genes
En la bu´squeda de ima´genes por similitud en
grandes bases de datos, es tan importante la efi-
ciencia del sistema (recuperar ima´genes en un
tiempo razonable) como su eficacia (recuperar
ima´genes que sean realmente de intere´s). La
eficacia depende principalmente del preproce-
samiento de las ima´genes, de la te´cnica de ex-
traccio´n de caracterı´sticas y de la funcio´n de
distancia que se emplee. Por otro lado, los fac-
tores de mayor relevancia para la eficiencia del
proceso son el costo de la funcio´n de distancia
y el tipo de ı´ndice que se utilice para acelerar
la bu´squeda.
La mayorı´a de los sistemas comerciales
existentes para recuperacio´n de ima´genes aso-
cian texto a cada una de las ima´genes y trans-
forman el problema de bu´squeda de ima´genes
en el problema de bu´squeda en texto. Pero
en muchas aplicaciones esto no es suficiente.
Un verdadero sistema de recuperacio´n de
ima´genes debe permitir dar una imagen co-
mo objeto de consulta y debe poder determi-
nar la similitud entre ese objeto y cada una de
las ima´genes de la base de datos en forma efi-
ciente, a fin de responder la consulta. Estos sis-
temas se denominan Content-based Image Re-
trieval Systems (CBIR) [7, 9, 18], y esta´n en
pleno desarrollo.
La bu´squeda por similitud aplicada a
ima´genes implica transformar las ima´genes en
vectores de caracterı´sticas de esas ima´genes,
para luego insertar esos vectores en un ı´ndice
me´trico. Luego, ante una consulta, se debe
transformar la imagen de consulta de la misma
manera en que se transformaron las ima´genes
de la base de datos para poder proceder a bus-
car usando el ı´ndice.
Existen dos tareas que son cruciales en este
proceso: una es convertir las ima´genes en vec-
tores; la otra es definir una funcio´n de dis-
tancia que permita comparar las ima´genes. La
primera tarea afecta directamente la eficacia
del sistema, dado que las bu´squedas se rea-
lizara´n en base a las caracterı´sticas extraı´das de
WICC 2012 248
2012 XIV Workshop de Investigadores en Ciencias de la Computación
cada imagen. La segunda tarea afecta tanto la
eficacia como la eficiencia; la eficacia porque
la funcio´n de distancia modela formalmente lo
que se entiende por similitud y la eficiencia
porque el costo de bu´squeda en el ı´ndice se ve
directamente afectado por el costo de ca´lculo
de la funcio´n de distancia y por la distribucio´n
de distancias que genera.
Si bien hay numerosos trabajos de inves-
tigacio´n que se concentran en el preproce-
samiento de las ima´genes y extraccio´n de
caracterı´sticas [8, 17], las funciones de distan-
cia [15, 13] y los ı´ndices me´tricos [4, 5], la
mayorı´a lo hace por separado, sin estudiar la
integracio´n de estos aspectos.
En este lı´nea hemos trabajado definiendo
un proceso para el tratamiento integral de una
base de datos de ima´genes. El proceso pro-
puesto consta de una etapa de preprocesamien-
to de la base de datos y otra posterior para la
realizacio´n de consulta. La etapa de preproce-
samiento tiene dos objetivos: uno es calcular
la paleta de colores reducida y adaptada a las
ima´genes de la base de datos; el otro es calcu-
lar los histogramas de colores de las ima´genes,
en base a la paleta definida en el punto anterior.
Una vez obtenida la paleta de colores, se
procesan las ima´genes calculando los histogra-
mas mediante la transformacio´n de cada color
en el ma´s cercano de la paleta. Para clasificar
cada pixel se utiliza la distancia euclideana
entre colores. Posteriormente se construye un
ı´ndice me´trico utilizando los histogramas co-
mo vectores caracterı´sticos de cada imagen,
y empleando alguna funcio´n de distancia. En
nuestro trabajo hemos usado las siguientes
funciones de distancia: Euclideana, Manhat-
tan, Euclideana por Cuadrantes y Manhattan
por Cuadrantes (en ambos casos con 16 cua-
drantes). Las evaluacio´n experimental de las
funciones de distancia han mostrado que la
distancia euclideana por cuadrantes posee un
buen comportamiento tanto en la calidad de
sus resultados como en la dimensionalidad in-
trı´nseca de espacio me´trico generado [12]. Ac-
tualmente estamos trabajando en la inclusio´n
de funciones de distancia que consideren otros
aspectos tales como textura o forma.
4. Resultados Esperados
Se espera contar con me´todos eficientes,
tanto en memoria principal como en memoria
secundaria, para el procesamiento de consultas
en el a´mbito de bases de datos no tradicionales.
Esto incluye el disen˜o de ı´ndices, la definicio´n
de funciones de distancias adecuadas a la pro-
blema´tica tratada, la definicio´n de nuevas con-
sultas que sean de intere´s y el desarrollo de
aplicaciones en a´mbitos reales de uso de los
me´todos desarrollados.
5. Formacio´n de Recursos
Humanos
El trabajo desarrollado hasta el momento
forma parte del desarrollo de dos Tesis de
Maestrı´a en Ciencias de la Computacio´n, una
de ellas fue defendida y aprobada en mar-
zo del 2009, y la otra tiene fecha de final-
izacio´n estimada para agosto del presente an˜o.
Uno de los integrantes del grupo esta´ desar-
rollando su Tesis Doctoral sobre la tema´tica
de indexacio´n en memoria secundaria de bases
de datos textuales, que esta´ ı´ntimamente rela-
cionado a la tema´tica de estudio de este grupo.
El grupo cuenta en la actualidad con tres alum-
nos becarios que se esta´n formando en estas
tema´ticas.
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Procesamiento de consultas y aplicaciones del modelo métrico temporal

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