Orientador: Alexandre Xavier FalcãoTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Matematica, Estatistica e Computação CientificaResumo: A recuperação de imagens por conteúdo (CBIR) é uma área que vem recebendo crescente atenção por parte da comunidade científica por causa do crescimento exponencial do número de imagens que vêm sendo disponibilizadas, principalmente na WWW. À medida que cresce o volume de imagens armazenadas, Cresce também o interesse por sistemas capazes de recuperar eficientemente essas imagens a partir do seu conteúdo visual. Nosso trabalho concentrou-se em técnicas que pudessem ser aplicadas em grandes coleções de imagens heterogêneas. Nesse tipo de coleção, não se pode assumir nenhum tipo de conhecimento sobre o conteúdo semântico e ou visual das imagens, e o custo de utilizar técnicas semi-automáticas (com intervenção humana) é alto em virtude do volume e da heterogeneidade das imagens que precisam ser analisadas. Nós nos concentramos na informação de cor presente nas imagens, e enfocamos os três tópicos que consideramos mais importantes para se realizar a recuperação de imagens baseada em cor: (1) como analisar e extrair informação de cor das imagens de forma automática e eficiente; (2) como representar essa informação de forma compacta e efetiva; e (3) como comparar eficientemente as características visuais que descrevem duas imagens. As principais contribuições do nosso trabalho foram dois algoritmos para a análise automática do conteúdo visual das imagens (CBC e BIC), duas funções de distância para a comparação das informações extraídas das imagens (MiCRoM e dLog) e urna representação alternativa para abordagens que decompõem e representam imagens a partir de células de tamanho fixo (CCIf)Abstract: Content-based image retrieval (CBIR) is an area that has received increasing attention from the scientific community due to the exponential growing of available images, mainly at the WWW.This has spurred great interest for systems that are able to efficiently retrieve images according to their visual content. Our work has focused in techniques suitable for broad image domains. ln a broad image domain, it is not possible to assume or use any a p1'ior'i knowledge about the visual content and/or semantic content of the images. Moreover, the cost of using semialitomatic image analysis techniques is prohibitive because of the heterogeneity and the amount of images that must be analyzed. We have directed our work to color-based image retrieval, and have focused on the three main issues that should be addressed in order to achieve color-based image retrieval: (1) how to analyze and describe images in an automatic and efficient way; (2) how to represent the image content in a compact and effective way; and (3) how to efficiently compare the visual features extracted from the images. The main contributions of our work are two algorithms to automatically analyze the visual content of the images (CBC and BIC), two distance functions to compare the visual features extracted from the images (MiCRoM and dLog), and an alteruative representation for CBIR approaches that decompose and represent images according to a grid of equalsized cells (CCH)DoutoradoDoutor em Ciência da Computaçã
