II Workshop de Dissertação Pós-Graduação em Ciência da Computação Faculdade de Computação – FACOM Universidade Federal de Uberlândia – UFU Dezembro/2008.

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1 II Workshop de Dissertação Pós-Graduação em Ciência da Computação Faculdade de Computação – FACOM Universidade Federal de Uberlândia – UFU Dezembro/2008

2 Redução do Gap Semântico em CBIR utilizando Ontologia de Objeto Juliana de Fátima Franciscani Orientador: Dr. Ilmério Reis da Silva Co-orientadora: Dr a. Celia Aparecida Zorzo Barcelos

3 3 Roteiro Objetivo Contextualização do Problema Representação de CBIR Ontologia de Objetos A Proposta Estado Atual do Trabalho Cronograma Algumas Considerações Referências Bibliográficas

4 4 Objetivo Estudo de métodos de recuperação de Imagens Utilização de ontologia de objeto nos sistemas de recuperação de imagens. Estudo e proposta de melhoria no método de Mezaris, seguido de comparação experimental.

5 5 Contextualização Importância da Recuperação de Imagens Volume de Dados Internet Representação de Imagem Características: Cor, Forma, Textura, Posição... Vetor de Características Recuperação de Imagens Baseado em Conteúdo CBIR Utilizando Ontologia de Objeto

6 6 Representação CBIR

7 7 Ontologia de Objeto Interpretação de características (valores numéricos) da imagem em conceitos relacionados. Construção: Obtenção e conhecimento do vetor de características de baixo nível da imagem Descritor de Nível Intermediário Mapeamento Semântico dos conceitos

8 8 Aplicação de Ontologia de Objeto em Imagem Ontologia de Objeto - Luminância

9 9 Ontologia de Objeto: Correspondência entre valores de Baixo, Intermediário e Alto Níveis

10 10 A Proposta Implementar método de Mezaris Construção de um protótipo incluindo funcionalidades como: Criar a Ontologia de Objeto Tratar a consulta (por palavra ou por imagem) Mapear características de baixo nível para um nível intermediário; Indexar as imagens aos conceitos de alto nível; Apresentar o resultado ao usuário das imagens resultantes.

11 11 Estado Atual Fundamentação teórica relacionada a recuperação e características da imagem; Definição de algoritmos utilizados para manipulação da imagem; Estudo das características de cor, textura, forma e posição, com suas respectivas técnicas de representação; Estudo de conceitos e forma de representação de ontologia de objeto.

12 12 Cronograma *Implementação de extratores de características; Elaborar a ontologia de objeto de acordo com as características de baixo nível; Mapear a ontologia de objeto - ligação entre os descritores de baixo e alto níveis; Expandir a consulta do usuário utilizando a ontologia de objeto elaborada.

13 13 Algumas Considerações Obtenção da base de imagens segmentada Cor Cie-LAB Algoritmos de segmentação Análise e decisão do número e quais características a serem utilizadas

14 14 Referências Bibliográficas V. Mezaris, I. Kompatsiaris, M. S. (2003). An Ontology Approach to Object-Based Image Retrieval. IEEE. V. Mezaris, I. Kompatsiaris, M. S. (2004a). Region-Based Image Retrieval Using an Object Ontology and Relevance Feedback. EURASIP Journal on Applied Signal Processing 2004 - Hindawi Publishing Corporation. V. Mezaris, I. Kompatsiaris, M. S. (2004b). Still Image Segmentation Tools for Object-based. Int. Journal of Pattern Recognition and Artificial Intelligence - Multimedia Applications.

15 Obrigada! Juliana de Fátima Franciscani juliana@pos.facom.ufu.br