Estratégias para delimitação de regiões de interesse na visualização de consultas por similaridades

dc.contributor.advisor1Bueno, Renato
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/7189857417959804por
dc.contributor.authorPaiva, Claudio Eduardo
dc.contributor.authorlatteshttp://lattes.cnpq.br/5801043718702916por
dc.date.accessioned2019-01-29T13:00:10Z
dc.date.available2019-01-29T13:00:10Z
dc.date.issued2018-11-01
dc.description.abstractThe increase in data volume that has been occurring in recent time has generated the need for new methods of storing and retrieving information not only for the well known conventional data but also for the complex data such as images. In an image database, content-based searches can be done by comparing image characteristics such as color, texture, and shape to find objects similar to a particular search image. The fact, which people can do visual analysis more efficiently than in other ways, makes data visualization an important ally in creating knowledge in many different areas. Therefore, this study aims at analysing ways of visualizing the results of queries similarity in complex data, limiting itself only to the region that the query is being carried out, mapping the data in three-dimensional space and allowing users to interact with them, by changing the visualisation and being favored by the human perception to improve the analysis and the understanding of the data.eng
dc.description.resumoO aumento do volume de dados que vem acontecendo nos últimos tempos tem gerado necessidade de novos métodos de armazenamento e recuperação de informações não só para os já conhecidos dados convencionais, mas também para dados complexos, como as imagens. Em um banco de dados de imagens, consultas baseadas em conteúdo podem ser realizadas por meio de comparações de características das imagens como cor, textura e forma para descobrir objetos semelhantes a uma dada imagem de busca. O fato de que as pessoas conseguem fazer análises visuais mais eficientemente do que de outras formas, torna a visualização de dados uma importante aliada na criação de conhecimento nas mais diversas áreas. Por isto, este trabalho tem o objetivo de estudar maneiras de visualizar os resultados de consultas por similaridade em dados complexos, limitando-se apenas à região em que a consulta está sendo realizada, mapeando os dados em espaços tridimensionais e permitindo que os usuários possam interagir com eles, alterando a visualização e sendo favorecidos pela percepção humana para melhorar a análise e o entendimento dos dados.por
dc.description.sponsorshipNão recebi financiamentopor
dc.identifier.citationPAIVA, Claudio Eduardo. Estratégias para delimitação de regiões de interesse na visualização de consultas por similaridades. 2018. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) – Universidade Federal de São Carlos, São Carlos, 2018. Disponível em: https://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/10876.*
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufscar.br/handle/20.500.14289/10876
dc.language.isoporpor
dc.publisherUniversidade Federal de São Carlospor
dc.publisher.addressCâmpus São Carlospor
dc.publisher.initialsUFSCarpor
dc.publisher.programPrograma de Pós-Graduação em Ciência da Computação - PPGCCpor
dc.rights.uriAcesso abertopor
dc.subjectConsulta por similaridadepor
dc.subjectDados complexospor
dc.subjectEspaços métricospor
dc.subjectVisualizaçãopor
dc.subjectMapeamento multidimensionalpor
dc.subjectSimilarity queryeng
dc.subjectComplex dataeng
dc.subjectMetric spaceseng
dc.subjectVisualizationeng
dc.subjectMultidimensional mappingeng
dc.subject.cnpqCIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO::METODOLOGIA E TECNICAS DA COMPUTACAO::BANCO DE DADOSpor
dc.titleEstratégias para delimitação de regiões de interesse na visualização de consultas por similaridadespor
dc.typeDissertaçãopor
dc.ufscar.embargoOnlinepor

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