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Dissertação de Mestrado
DOI
https://doi.org/10.11606/D.55.2008.tde-06052008-095020
Documento
Autor
Nome completo
Pedro Henrique Bugatti
E-mail
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2008
Orientador
Banca examinadora
Traina, Agma Juci Machado (Presidente)
Morimoto, Carlos Hitoshi
Torres, Ricardo da Silva
Título em português
Análise da influência de funções de distância para o processamento de consultas por similaridade em recuperação de imagens por conteúdo
Palavras-chave em português
Consultas por Similaridade
Extração de Características
Funções de Distância
Imagens Médicas
Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo
Redução da Dimensionalidade
Resumo em português
A recuperação de imagens baseada em conteúdo (Content-based Image Retrieval - CBIR) embasa-se sobre dois aspectos primordiais, um extrator de características o qual deve prover as características intrínsecas mais significativas dos dados e uma função de distância a qual quantifica a similaridade entre tais dados. O grande desafio é justamente como alcançar a melhor integração entre estes dois aspectos chaves com intuito de obter maior precisão nas consultas por similaridade. Apesar de inúmeros esforços serem continuamente despendidos para o desenvolvimento de novas técnicas de extração de características, muito pouca atenção tem sido direcionada à importância de uma adequada associação entre a função de distância e os extratores de características. A presente Dissertação de Mestrado foi concebida com o intuito de preencher esta lacuna. Para tal, foi realizada a análise do comportamento de diferentes funções de distância com relação a tipos distintos de vetores de características. Os três principais tipos de características intrínsecas às imagens foram analisados, com respeito a distribuição de cores, textura e forma. Além disso, foram propostas duas novas técnicas para realização de seleção de características com o desígnio de obter melhorias em relação à precisão das consultas por similaridade. A primeira técnica emprega regras de associação estatísticas e alcançou um ganho de até 38% na precisão, enquanto que a segunda técnica utilizando a entropia de Shannon alcançou um ganho de aproximadamente 71% ao mesmo tempo em que reduz significantemente a dimensionalidade dos vetores de características. O presente trabalho também demonstra que uma adequada utilização das funções de distância melhora efetivamente os resultados das consultas por similaridade. Conseqüentemente, desdobra novos caminhos para realçar a concepção de sistemas CBIR
Título em inglês
Analysis of the influence of distance functions to answer similarity queries in content-based image retrieval.
Palavras-chave em inglês
Content-Based Image Retrieval
Dimensionality Reduction
Distance Functions
Feature Extraction
Medical Images
Similarity Queries
Resumo em inglês
The retrieval of images by visual content relies on a feature extractor to provide the most meaningful intrinsic characteristics (features) from the data, and a distance function to quantify the similarity between them. A challenge in this field supporting content-based image retrieval (CBIR) to answer similarity queries is how to best integrate these two key aspects. There are plenty of researching on algorithms for feature extraction of images. However, little attention have been paid to the importance of the use of a well-suited distance function associated to a feature extractor. This Master Dissertation was conceived to fill in this gap. Therefore, herein it was investigated the behavior of different distance functions regarding distinct feature vector types. The three main types of image features were evaluated, regarding color distribution, texture and shape. It was also proposed two new techniques to perform feature selection over the feature vectors, in order to improve the precision when answering similarity queries. The first technique employed statistical association rules and achieve up to 38% gain in precision, while the second one employing the Shannon entropy achieved 71%, while siginificantly reducing the size of the feature vector. This work also showed that the proper use of a distance function effectively improves the similarity query results. Therefore, it opens new ways to enhance the acceptance of CBIR systems
 
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MScPedroBugatti.pdf (3.30 Mbytes)
Data de Publicação
2008-05-09
 
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