Os sistemas Gerenciadores de Bases de Dados (SGBDs) foram desenvolvidos para manipular domínios de dados numéricos e/ou pequenas seqüencias de caracteres (palavras) e não foram projetados prevendo a manipulação de dados complexos, como por exemplo dados multimídia. Os operadores em domínios de dados que requisitam a relação de ordem têm pouca utilidade para manipular operações que envolvem dados complexos. Uma classe de operadores que se adequa melhor para manipular esses dados são os operadores por similaridade: consulta por abrangência (``range queries') e consulta de vizinhos mais próximos (``k-nearest neighbor queries'). Embora muitos resultados já tenham sido obtidos na elaboração de algoritmos de busca por similaridade, todos eles consideram uma única função para a medida de similaridade, que deve ser universalmente aplicável a todos os pares de elementos do conjunto de dados. Este projeto propõe explorar a possibilidade de trabalhar com estruturas de dados concebidas dentro dos conceitos de dados em domínios métricos, mas que admitam o uso de uma função de distância adaptável, ou seja, que mude para determinados grupos de objetos, dependendo de algumas características universais, e assim permitindo acomodar características que sejam particulares a algumas classes de imagens e não de todo o conjunto delas, classificando as imagens em uma hierarquia de tipos, onde cada tipo está associado a uma função de distância diferente e vetores de características diferentes, todos indexados numa mesma árvore.

The DBMS were developed to manipulate data in numeric domains and short strings, not considering the manipulation of complex data, like multimidia data. The operators em data domain which requests for the total order property have no use to handle complex data. An operator class that fit well to handle this type of data are the similarity operators: range query and nearest neighbor query. Although many results have been shown in research to answer similarity queries, all use only one distance function to measure the similarity, which must be applicable to all pairs of elements of the set. The goal of this work is to explore the possibility of deal with complex data in metric domains, that uses a suitable distance function, that changes its behavior for certain groups of data, depending of some universal features, allowing them to use specific features of some classes of data, not shared for the entire set. This flexibility will allow to reduce the set of useful features of each element in the set individually, relying in the values obtainded for one or few features extracted in first place. This values will guide the others important features to extract from data.