Recomendações de obras de arte baseadas em conteúdo

• Ano de defesa: 2015
• Autor(a) principal: Ribani, Ricardo
• Orientador(a): Marengoni, Maurício
• Tipo de documento: Dissertação
• Tipo de acesso: Acesso aberto
• Idioma: por
• Instituição de defesa: Universidade Presbiteriana Mackenzie
• Palavras-chave em Português: sistemas de recomendações; visão computacional; recuperação de imagens; bag of keypoints; pontos de interesse; inteligência artificial
• Palavras-chave em Inglês: recommender systems; computer vision; image retrieval; bag of keypoints; feature points; artificial intelligence
• Área do conhecimento CNPq: CNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICA
• Link de acesso: http://dspace.mackenzie.br/handle/10899/24372

Os sistemas de recomendações estão cada dia mais presentes no meio digital. Com a crescente quantidade de informações e a popularização da internet, cada vez mais as pessoas tem acesso a grandes acervos multimídia. Com isso, consequentemente o usuário se encontra muitas vezes em situações de dúvida ao fazer uma escolha. Com o objetivo de auxiliar o usuário a fazer suas escolhas, o presente trabalho apresenta um estudo em torno dos sistemas de recomendações baseados em conteúdo de imagens. Este estudo engloba uma abordagem a respeito de algoritmos de recuperação de imagens, além da aplicação de conceitos de visão computacional e inteligência artificial, como técnicas para reconhecimento de padrões. Além do estudo teórico, este trabalho teve como objetivo a criação de um sistema computacional aplicado a um banco de dados de imagens de obras de arte. Uma aplicação que utiliza uma interface desenvolvida para telefones celulares, no qual o usuário pode capturar a imagem de uma obra através da câmera do celular e baseado nessa obra o sistema gera uma recomendação de outra dentro do mesmo banco de dados, considerando parâmetros configuráveis como estilo, gênero ou cores.