• JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
  • JoomlaWorks Simple Image Rotator
 
  Bookmark and Share
 
 
Tese de Doutorado
DOI
https://doi.org/10.11606/T.55.2009.tde-30032010-142105
Documento
Autor
Nome completo
Renato Bueno
Unidade da USP
Área do Conhecimento
Data de Defesa
Imprenta
São Carlos, 2009
Orientador
Banca examinadora
Traina Junior, Caetano (Presidente)
Castelo Filho, Antonio
Galante, Renata de Matos
Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo
Moro, Mirella Moura
Título em português
Tratamento de tempo e dinamicidade em dados representados em espaços métricos
Palavras-chave em português
Consultas por similaridade
Evolução temporal de dados métricos
Recuperação por conteúdo
Resumo em português
Os Sistemas de Gerenciamento de Bases de Dados devem atualmente ser capazes de gerenciar dados complexos, como dados multimídia, sequências genéticas, séries temporais, além dos dados tradicionais. Em consultas em grandes coleções de dados complexos, a similaridade entre os dados é o fator mais importante, e pode ser adequadamente expressada quando esses dados são representados em espaços métricos. Independentemente do domínio de um tipo de dados, existem aplicações que devem acompanhar a evolução temporal dos elementos de dados. Porém, os Métodos de Acesso Métrico existentes consideram que os dados são imutáveis com o decorrer do tempo. Visando o tratamento do tempo e dinamicidade em dados representados em espaços métricos, o trabalho apresentado nesta tese foi desenvolvido em duas frentes principais de atividades. A primeira frente tratou da inclusão das operações de remoção e atualização em métodos de acesso métrico, e visa atender às necessidades de domínios de aplicação em que dados em espaços métricos sofram atualização frequente, independentemente de necessitarem de tratamento temporal. Desta frente de atividades também resultou um novo método de otimização de àrvores métricas, baseado no algoritmo de remoção desenvolvido. A segunda frente de atividades aborda a inclusão do conceito de evolução temporal em dados representados em espaços métricos. Para isso foi proposto o Espaço Métrico-temporal, um modelo de representação de dados que permite a comparação de elementos métricos associado a informações temporais. O modelo conta com um método para identificar as contribuições relativas das componentes métrica e temporal no cálculo da similaridade. Também foram apresentadas estratégias para análise de trajetórias de dados métricos com o decorrer do tempo, através da imersão de espaços métrico-temporais em espaços dimensionais. Por fim, foi apresentado um novo método de balanceamento de múltiplos descritores para representação de imagens, fruto de modificações no método proposto para identificar as contribuições das componentes que podem formar um espaço métrico-temporal
Título em inglês
Treatment of time and dynamics in dta represented in metric spaces
Palavras-chave em inglês
Content-based retrieval
Similarity search
Temporal evolution of metric data
Resumo em inglês
Nowadays, the Database Management Systems (DBMS) must be able to manage complex data, such as multimedia data, genetic sequences, temporal series, besides the traditional data. For queries on large collections of complex data, the similarity among elements is the most relevant concept, and it can be adequately expressed when data are represented in metric spaces. Regardless of the data domain, there are applications that must tracking the evolution of data over time However, the existing Metric Access Methods assume that the data elements are immutable. Aiming at both treating time and allowing changes in metric data, the work presented in this thesis consisted of two main parts. The first part addresses the inclusion of the operations for element remotion and updating in metric access methods. These operations are meant to application domains that work with metric data that changes over time, regardless of the needed to manage temporal information. A new method for metric trees optimization was also developed in this part of the work. It was based on the proposed remotion algorithm. The second part of the thesis addresses including the temporal evolution concept in data represented in metric spaces. The Metric-Temporal Space was proposed, a representation model to allow comparing elements consisting of metric data with temporal information associated. The model includes a method to identify the relative contributions of the temporal and the metric components in the final similarity calculation. Strategies for trajectory analysis of metric data over time was also presented, through the immersion of metric-temporal spaced in dimensional spaces. Finally, a new method for weighting multiple image descriptors was presented. It was derived from changes in the proposed method to identify the contributions of the components of the metric-temporal space
 
AVISO - A consulta a este documento fica condicionada na aceitação das seguintes condições de uso:
Este trabalho é somente para uso privado de atividades de pesquisa e ensino. Não é autorizada sua reprodução para quaisquer fins lucrativos. Esta reserva de direitos abrange a todos os dados do documento bem como seu conteúdo. Na utilização ou citação de partes do documento é obrigatório mencionar nome da pessoa autora do trabalho.
rbuenoTese.pdf (5.51 Mbytes)
Data de Publicação
2010-03-30
 
AVISO: O material descrito abaixo refere-se a trabalhos decorrentes desta tese ou dissertação. O conteúdo desses trabalhos é de inteira responsabilidade do autor da tese ou dissertação.
  • KASTER, D., et al. Nearest Neighbor Queries with Counting Aggregate-based Conditions. Journal of Information and Data Management - JIDM, 2011, vol. 2, p. 401-416.
  • Bueno, R., et al. A New Approach for Optimization of Dynamic Metric Access Methods Using an Algorithm of Effective Deletion. In 20th International Conference on Scientific and Statistical Database Management (SSDBM 2008), Hong Kong, 2008. Anais do SSDBM 2008., 2008.
  • Bueno, R., et al. Improving Medical Image Retrieval through Multi-Descriptor Similarity Functions and Association [doi:10.1109/CBMS.2010.6042661]. In 23rd IEEE Intl. Symposium on Computer-based Medical Systems (CBMS), Perth, 2010. Proceedings of the CBMS'2010.Los Alamitos : IEEE Computer Society, 2010.
  • Bueno, R., et al. Metric data analysis enhanced through temporal visualization. In 14th International Conference Information Visualisation (IV), Londres, 2010. Proc. of the IV 2010.Los Alamitos : IEEE Computer Society, 2010.
  • Bueno, R., et al. Unsupervised Scaling of Multi-Descriptor Similarity Functions for Medical Image Datasets. In 22nd IEEE Symposium on Computer-Based Medical Systems (CBMS 2009), Albuquerque, 2009. Proceedings of the CBMS 2009.Los Alamitos : IEEE Computer Society, 2009.
  • Bueno, R., Traina, A. J. M., and Traina Jr., C.. An algorithm for effective deletion and a new optimization technique for Metric Access Methods. In 23rd Annual ACM Symposium on Applied Computing (SAC 2008), Fortaleza, Ceará, 2008. Anals of the 23rd Annual ACM Symposium on Applied Computing (SAC2008). : ACM Press, 2008. Abstract.
  • Bueno, R., et al. Using Visual Analysis to Weight Multiple Signatures to Discriminate Complex Data [doi:10.1109/IV.2011.59]. In 15th International Conference Information Visualisation (IV´2011), Londres, 2011. Proceedings of the IV´2011.Los Alamitos : IEEE Computer Society, 2011.
  • KASTER, D., et al. Incorporating Metric Access Methods for Similarity Searching on Oracle Database. In 24'Simpósio brasileiro de Banco de Dados, Fortaleza, CE, 2009. Anais do 24' SBBD - Applications and Experiences Track. : Sociedade Brasileira de Computação, 2009.
  • Bueno, R., et al. Time-aware Similarity Search: A Metric-Temporal Representation for Complex Data. In 11th International Symposium on Spatial and Temporal Databases (SSTD 2009), Aalborg. Proceedings of the SSTD 2009., 2009.
Todos os direitos da tese/dissertação são de seus autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP. Copyright © 2001-2024. Todos os direitos reservados.