dc.contributor.author | Real, Luiz Gustavo dos Santos | |
dc.date.accessioned | 2020-06-26T11:15:00Z | |
dc.date.available | 2020-06-26T11:15:00Z | |
dc.date.issued | 2017-03-23 | |
dc.identifier.citation | REAL, Luiz Gustavo dos Santos. Uso de múltiplos descritores com condições de contorno e visualização hierárquica em CBIR. 2017. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2017. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12969. | * |
dc.identifier.uri | https://repositorio.ufscar.br/handle/ufscar/12969 | |
dc.description.abstract | Multiple descriptors have been tested and used in Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems. Each descriptor consists of a feature extractor associated with a distance function. An extractor is generally suitable for representing a specific subset of images on a base. The boundary conditions are information used to detect this subset. The use of visualization in CBIR enables to represent pictorially the similarity relationship between the images present in the base, improving the user's understanding of the CBIR system, which can modify parameters to obtain better results. It is proven that the use of multiple descriptors with boundary conditions tends to improve the accuracy of CBIR queries, but there is no data on the impact that the technique generates on visualization. This work uses multiple descriptors with boundary conditions to generate a Neighbor Joining similarity tree-based view. Tests have shown that the quality of the visualization may be related to the quality of the query result. The more accurate the results of a query, the better the organization of the elements in the visualization. In the context of similarity tree, it was verified that the quality of the generated tree follow the level of precision measured in the query. | eng |
dc.description.sponsorship | Não recebi financiamento | por |
dc.language.iso | por | por |
dc.publisher | Universidade Federal de São Carlos | por |
dc.rights | Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 Brazil | * |
dc.rights.uri | http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/br/ | * |
dc.subject | Content-Based Image Retrieval | eng |
dc.subject | CBIR | por |
dc.subject | Visualização hierárquica | por |
dc.subject | Árvore de similaridade | por |
dc.subject | Neighbor joining | eng |
dc.subject | Múltiplos descritores | por |
dc.subject | Condições de contorno | por |
dc.subject | Hierarchical visualization | eng |
dc.subject | Similarity tree | eng |
dc.subject | Multiple descriptors | eng |
dc.subject | Boundary conditions | eng |
dc.title | Uso de múltiplos descritores com condições de contorno e visualização hierárquica em CBIR | por |
dc.title.alternative | Using multiple descriptors with boundary conditions and hierarchical visualization in CBIR | eng |
dc.type | Dissertação | por |
dc.contributor.advisor1 | Ribeiro, Marcela Xavier | |
dc.contributor.advisor1Lattes | http://lattes.cnpq.br/0300141044144026 | por |
dc.description.resumo | Múltiplos descritores têm sido testados e utilizados em sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (do inglês, Content-Based Image Retrieval - CBIR). Cada descritor é composto de um extrator de característica associado a uma função de distância. Um extrator é em geral adequado para representar um subconjunto específico de imagens em uma base. As condições de contorno são informações utilizadas para detectar esse subconjunto. O uso de visualização em CBIR possibilita representar de uma forma pictórica a relação de similaridade existente entre as imagens presentes na base, melhorando o entendimento do usuário sobre o funcionamento do sistema CBIR, podendo este modificar parâmetros para se obter melhores resultados. É comprovado que o uso de múltiplos descritores com condições de contorno tende a melhorar a precisão das consultas em CBIR, porém não há dados sobre o impacto que o mesmo gera na visualização. Este trabalho utiliza múltiplos descritores com condições de contorno para gerar uma visualização baseada em árvore de similaridade Neighbor Joining. Os experimentos demonstraram que a qualidade da visualização pode estar relacionada com a qualidade do resultado da consulta. Quanto mais precisos os resultados de uma consulta, melhor é a organização dos elementos na visualização. No contexto de árvore de similaridade, foi comprovado que a qualidade da árvore gerada acompanha o nível de precisão medido na consulta. | por |
dc.publisher.initials | UFSCar | por |
dc.publisher.program | Programa de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCC | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOS | por |
dc.subject.cnpq | CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::PROCESSAMENTO GRAFICO (GRAPHICS) | por |
dc.publisher.address | Câmpus São Carlos | por |
dc.contributor.authorlattes | http://lattes.cnpq.br/1929530054550945 | por |