Dissertação

{en_GB=Very Fast Image Retrieval} {} EVALUATED

{pt=As bases de dados multimédia são atualmente, utilizadas nos mais diversos âmbitos, que vão desde sistemas de entretenimento utilizados em casa, até sistemas de informação médica. De modo a recuperar informação armazenada nestes sistemas, nomeadamente no caso de imagens, é necessário saber em que vai ser baseada essa recuperação, se em texto ou se em conteúdo. A recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR) é uma técnica para a recuperação de imagens com base no seu conteúdo ao invés de procura com base em metadados, tal como palavras-chave ou descrições associadas a uma determinada imagem. Neste contexto, o termo conteúdo pode referir-se a cor, forma, textura ou outro tipo de informação que possa ser derivado da própria imagem. A ideia é, portanto, a recuperação da imagem (ou imagens) mais similar (similares) a um determinado objeto, denominado de objeto de entrada. Para tal, é necessário recorrer a diferentes resoluções das imagens presentes na base de dados, onde um algoritmo multimodal é executado e onde a aglomeração das imagens se faz num pequeno número de conjuntos. Para cada conjunto determinam-se quais as imagens similares ao objeto de entrada. Este algoritmo multimodal é executado novamente, num espaço dimensional mais elevado. Este processo é repetido sucessivamente até restar apenas a imagem ou as imagens mais similares ao objeto de entrada. , en=Nowadays, multimedia databases are used on several areas. They can be used at home, on entertainment systems or even in professional context as medical information system. In order to retrieve stored information from these systems, specially images, the user must be aware on what will the retrieval be based on, either on text or on content. Content based image retrieval (CBIR) is a technique which allows the user to retrieve images based on its content rather than on its metadata, such as keywords, or descriptions associated with the image. The term “content” in this context may refer to colour, shape, texture or any other information that can be derived from the image itself. The main goal is, therefore, to retrieve the most similar image (images) given a certain object, called query object. In order to do so, it is necessary to use several resolutions for the images present on the database where a multimodal algorithm is called and where images are grouped into small groups. For each group, the most similar images to the given query object are computed. This algorithm is executed repeatedly, on a higher dimensional space at each iteration, until the most similar image to the given query object is found. }
{pt=Curse of dimensionality, CBIR, indexação em elevadas dimensões, HLSM, multimodalidade, en=Curse of dimensionality, CBIR, High-Dimensional Indexing, HLSM multimodality}

Junho 1, 2016, 13:0

Publicação

Obra sujeita a Direitos de Autor

Orientação

ORIENTADOR

Andreas Miroslaus Wichert

Departamento de Engenharia Informática (DEI)

Professor Auxiliar

ORIENTADOR

João Carlos Serrenho Dias Pereira

Instituto Superior Técnico

Professor Auxiliar