O crescimento das tecnologias de captura de imagens digitais é também refletido em diversas áreas da ciência, como por exemplo redes sociais, e também no volume crescente de exames médicos por imagens, possibilitando a criação de conjuntos de imagens referentes a diversas enfermidades, indicando grandes possibilidades para implementação de sistemas de apoio a decisão médica. Neste cenário, a proposta desta pesquisa foi alinhar técnicas de visualização de informação à análise de extratores de características no contexto de consultas por similaridade, por meio da visualização e interpretação dos vetores de características gerados a partir de imagens. É esperado que esta aplicação seja capaz de oferecer uma prévia da eficácia de uma consulta por similaridade a partir da análise visual de seu espaço de características e reduzir a carga de processamento a posteriori que é usualmente realizado em análises baseadas em médias de consultas realizadas e curvas de precisão versus revocação.

The recent growth in image capturing technologies can be seen in several areas, such as social networks, and medical applications, which make it possible the creation of numerous image datasets and indicate great possibilities for clinical decision support systems. In this context, this project aims to apply information visualization technics into the analysis of feature extractors, focused on similarity search systems, using visualization to analyze and comprehend the behavior of images feature spaces. It is expected that this work will be able of providing a forecast for the effectiveness of a similarity query from the visual analysis of its feature space and reduce the prior processing load that is usually made in analyses based on similarity queries, by the means of precision versus recall curves.