Estudo de métodos de re-ranking em imagens

Debrino, William Renan

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Título:	Estudo de métodos de re-ranking em imagens
Autor(es):	Debrino, William Renan
Orientador(es):	Bugatti, Pedro Henrique
Palavras-chave:	Arquivos de imagem Algoritmos computacionais Análise de conteúdo (Comunicação) Image files Computer algorithms Content analysis (Communication)
Data do documento:	15-Jun-2016
Editor:	Universidade Tecnológica Federal do Paraná
Câmpus:	Cornelio Procopio
Citação:	DEBRINO, William Renan. Estudo de métodos de re-ranking em imagens. 2016. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Engenharia da Computação) - Universidade Tecnológica Federal do Paraná, Cornélio Procópio, 2016.
Resumo:	Em coleções de imagens, a medida que são adicionadas novas imagens, torna-se cada vez mais desgastante para o usuário encontrar uma imagem específica em meio a tantas outras. Assim, faz-se necessário que sejam utilizados métodos para recuperação de uma imagem baseada em critérios definidos pelo usuário. Para isso, é aplicada a abordagem de recuperação de imagens baseada em conteúdo. Diferentemente das abordagens textuais, um processo de Recuperação de Imagens Baseadas no Conteúdo possibilita a utilização de métodos para recuperar as imagens de acordo com critérios estabelecidos pelo usuário, baseando-se no conteúdo da imagem, otimizando assim o processo de busca. Estes sistemas buscam imagens similares em coleções de imagens, sendo que a similaridade pode ser medida de acordo com o conteúdo das imagens. Neste contexto, algoritmos de Re-Ranking têm sido utilizados com o objetivo de aumentar a acurácia destes sistemas. Este tipo de algoritmo pode ser utilizado para explorar informações contextuais presentes nos relacionamentos entre algumas imagens. O objetivo deste trabalho foi analisar e estudar um algoritmo de Re-Ranking, para utilizá-lo em diferentes estudos de caso para aumentar sua precisão. As principais contribuições foram a análise e a implementação de um algoritmo aplicado a diferentes casos melhorando assim a precisão dos mesmos. Nos experimentos foram utilizados diferentes descritores, funções de distância e medidas de comparação em duas bases de imagens. Os resultados demonstraram que o algoritmo mostrou-se eficiente para a maioria dos casos, mas para cada caso foi necessária a adequação dos parâmetros devido às características de cada caso.
Abstract:	The image search processing leads to some issues when the image dataset exponentially grows. Thus, it is necessary to develop techniques to automatically retrieve such images according to the user intention, based on their similarity. To do so, the Content-based Image Retrieval approach is applied. Considering this context, re-ranking algorithms has been used in order to increase de precision of the similarity queries. In this context, algorithms it Re-Ranking has been used in order to increase the accuracy of these systems. This type of algorithm can be used to explore contextual information present in the relationships between some images. The goal of this research was to study and to analyze a Re-Ranking algorithm in order to it in different descriptors to increase its accuracy. The main contribuitions were the analysis and implementation of an algorithm applied to different cases, seeking to improve the precision of CBIR systems. In the experiments we utilized different descriptors, distance functions and comparison of measures in two image databases. The results showed that the algorithm is effective for most cases, however for each case, it was necessary to adequate the algorithm parameters due to the image database and methods employed.
URI:	http://repositorio.utfpr.edu.br/jspui/handle/1/7109
Aparece nas coleções:	CP - Engenharia da Computação

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