Investigação de técnicas para extração de características e indexação usando redes GHSOM aplicadas à recuperação de imagens por conteúdo.

• Ano de defesa: 2008
• Autor(a) principal: RODRIGUES, Saulo de Tarso Oliveira.
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Federal de Campina Grande; Brasil; Centro de Engenharia Elétrica e Informática - CEEI; PÓS-GRADUAÇÃO EM CIÊNCIA DA COMPUTAÇÃO; UFCG
• Palavras-chave em Português: Indexação de Imagens; Redes Neurais; Extração de Características; GHSOM; CBIR; Image Indexing; Neural Networks; Extraction Features; Ciência da Computação
• Link de acesso: http://dspace.sti.ufcg.edu.br:8080/jspui/handle/riufcg/4916

Esta dissertação propõe um sistema de recuperação de imagens por conteúdo com aplicação na World Wide Web. Foi realizada uma revisão bibliográfica das principais técnicas comumente utilizadas na extração de características, indexação e recuperação de imagens. O principal objetivo da dissertação foi avaliar a combinação de uma seleção de métodos de extração de características, baseado em cor, forma e textura, utilizando um método de indexação baseados em Mapas Auto-Organizáveis Construtivos Hierárquicos (GHSOM) a fim de obter uma maior acurácia na recuperação. Como resultado prático desta dissertação, foi desenvolvido um sistema de recuperação de imagens baseado em conteúdo, o qual foi testado através de experimentos objetivos e subjetivos, de forma a permitir uma melhor avaliação das combinações de métodos implementados. Foram realizados dois experimentos principais, um primeiro experimento objetivo utilizou como base de teste um conjunto imagens rotuladas e teve como meta a realização de um estudo comparativo entre métodos simples e combinados. Um segundo experimento subjetivo considerou a opinião de usuários na avaliação subjetiva da precisão dos diferentes métodos implementados. Foram calculadas medidas estatísticas a partir dos dados obtidos nestes experimentos, tendo sido encontrados resultados promissores para as combinações das características extraídas.