Detalhes bibliográficos
Ano de defesa: |
2016 |
Autor(a) principal: |
Gonçalves, Filipe Marcel Fernandes [UNESP] |
Orientador(a): |
Não Informado pela instituição |
Banca de defesa: |
Não Informado pela instituição |
Tipo de documento: |
Dissertação
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Tipo de acesso: |
Acesso aberto |
Idioma: |
por |
Instituição de defesa: |
Universidade Estadual Paulista (Unesp)
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Programa de Pós-Graduação: |
Não Informado pela instituição
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Departamento: |
Não Informado pela instituição
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País: |
Não Informado pela instituição
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Palavras-chave em Português: |
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Link de acesso: |
http://hdl.handle.net/11449/144392
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Resumo: |
O grande volume de imagens disponível na Web gerado em diferentes domínios requer um conhecimento especializado para sua a análise e identificação. Nesse sentido, recentes avanços ocorreram com desenvolvimento de técnicas de recuperação de imagens baseadas nas características visuais. Entretanto, o gap semântico entre as características de baixo-nível das imagens e aquilo que a imagem representa ainda é um grande desafio. Uma solução para diminuir o gap semântico consiste em combinar a informação de características visuais das imagens com o conhecimento do domínio de tais imagens. Nesse sentido, ontologias podem auxiliar, já que estruturam o conhecimento. Desse modo, o presente trabalho apresenta uma nova abordagem denominada Recuperação Interativa de Imagens Guiada por Semântica (Semantic Interactive Image Retrieval – SIIR) que combina técnicas de recuperação de imagens baseadas no conteúdo (Content Based Image Retrieval – CBIR) e aprendizado não supervisionado, com o conhecimento definido em ontologias. Desse modo, o trabalho em questão propõe uma nova abordagem a fim de simular o papel dos biólogos na classificação de famílias de Angiospermas a partir de uma imagem e seu conteúdo. Para tanto, foi desenvolvida uma ontologia de estruturas e propriedades de plantas com flor e fruto, de modo a conceitualizar e relacionar tais atributos visando a classificação de famílias de Angiospermas. Para análise das características visuais foram utilizados métodos de extração de características de baixo-nível das imagens. Com relação ao aprendizado não supervisionado foi utilizado o algoritmo RL-Sim a fim de melhorar a eficácia da recuperação das imagens. A abordagem combina técnicas CBIR com ontologias ao utilizar um grafo bipartido e um grafo discriminativo de atributos. O grafo discriminativo de atributos permite a análise semântica utilizada para selecionar o atributo que melhor classifica a planta da imagem de busca. Os atributos selecionados são utilizados para formular uma interação com um usuário, de modo a melhorar a eficácia da recuperação e diminuir os esforços necessários na identificação da planta. O método proposto foi avaliado nos conjuntos de dados públicos Oxford Flowers 17 e 102 Classes, de modo que os resultados demonstram alta eficácia para ambos os conjuntos de dados quando comparados com outras abordagens. |