• 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
 
 
Disertación de Maestría
DOI
https://doi.org/10.11606/D.55.2013.tde-08112013-160506
Documento
Autor
Nombre completo
Marcos Vinícius Naves Bêdo
Dirección Electrónica
Instituto/Escuela/Facultad
Área de Conocimiento
Fecha de Defensa
Publicación
São Carlos, 2013
Director
Tribunal
Traina Junior, Caetano (Presidente)
Amo, Sandra Aparecida de
Marques, Paulo Mazzoncini de Azevedo
Título en portugués
Incluindo funções de distância e extratores de características para suporte a consultas por similaridade
Palabras clave en portugués
CBMIR
Consultas por similaridade
Extratores de características
Funções de distância
SQL estendido
Resumen en portugués
Sistemas Gerenciadores de Bases de Dados Relacionais (SGBDR) são capazes de lidar com um alto volume de dados. As consultas nestes sistemas são realizados a partir da relação de ordem total, domínio sob o qual estão definidos dados simples como números ou strings, por exemplo. No caso de dados complexos, como imagens médicas, áudio ou séries-temporais financeiras que não obedecem as propriedade da relação acima citada e necessária uma abordagem que seja capaz de realizar a recuperação por conteúdo destes dados em tempo hábil e com semântica adequada. Nesse sentido, a literatura nos apresenta, como paradigma consolidado, as consultas por similaridade. Esse paradigma e a base para o funcionamento de muitos aplicativos de auxílio a tomada de decisão pelo especialista como Recuperação de Imagens Médicas por Conteúdo (CBMIR) e Recuperação de Áudio por Conteúdo (CBAR) e inclui diversas sub-áreas de pesquisa tais como extratores de características, funções de distância e métodos de acesso métrico. O desenvolvimento de novos métodos extratores de características e novas funções de distância são de fundamental importância para a diminuição do gap semântico entre os aplicativos e usuários, enquanto os métodos de acesso métricos são os reponsáveis diretos pela rápida resposta dos sistemas. Integrar todas essas funcionalidades em um framework de suporte a consultas por similaridade dentro de um SGBDR permanece um grande desafio. Esse trabalho objetiva estender uma proposta inicial dos recursos disponíveis no SIREN, inserindo novos extratores de características e funções de distância para imagens médicas e séries-temporais financeiras transformando-o em um framework, de forma que seus componentes possam ser utilizados via comandos Structured Query Language (SQL). Os resultados poderão ser diretamente utilizados por aplicativos de auxílio a tomada de decisão pelo especialista
Título en inglés
Including distance functions and features extractors to support similarity queries
Palabras clave en inglés
CBMIR
Distance functions
Extended SQL
Features extractors
Similarity queries
Resumen en inglés
Database Management Systems (DBMS) can deal with large amount of data. The queries on those systems obey the total order relation (TOR), domain where simple data such as numbers or strings are defined. In the case of complex data (e.g.: medical images, audio or temporal time-series) which does not obey the TOR properties, it's mandatory a new approach that can retrieve complex data by content with time skilful and proper semantics. To do so, the literature presents us, as consolidated paradigm, the similarity queries. This paradigm is the base of many computer aided applications (e.g.: Content-Based Medical Image Retrieval (CBMIR) and Content-Based Audio Retrieval (CBAR)) and include several research areas such as features extraction, distance functions and metrical access methods (MAM). Developing new features extractors methods and new distance functions (and combine them) are crucial to reduce the semantic gap between the content-based applications and the users. The MAM are responsible to provide fast and scalable answer to the systems. Integrate all those functionalities in one framework that can provide support to similarity queries inside a DBMS remains a huge challenge. The main objective of this work is extend the initial resources of the system SIREN, inserting new features extractor methods and distance functions to medical images, audio and financial time-series, turning it into a framework. All components may be used by extended Structured Query Language (SQL) commands. The SQL can be directly used by computer-aided applications
 
ADVERTENCIA - La consulta de este documento queda condicionada a la aceptación de las siguientes condiciones de uso:
Este documento es únicamente para usos privados enmarcados en actividades de investigación y docencia. No se autoriza su reproducción con finalidades de lucro. Esta reserva de derechos afecta tanto los datos del documento como a sus contenidos. En la utilización o cita de partes del documento es obligado indicar el nombre de la persona autora.
versao_corrigida.pdf (8.11 Mbytes)
Fecha de Publicación
2013-11-08
 
ADVERTENCIA: Aprenda que son los trabajos derivados haciendo clic aquí.
Todos los derechos de la tesis/disertación pertenecen a los autores
CeTI-SC/STI
Biblioteca Digital de Tesis y Disertaciones de la USP. Copyright © 2001-2024. Todos los derechos reservados.