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Recuperação de Imagens Eveline Alonso Veloso PUC-MINAS.

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Apresentação em tema: "Recuperação de Imagens Eveline Alonso Veloso PUC-MINAS."— Transcrição da apresentação:

1 Recuperação de Imagens Eveline Alonso Veloso PUC-MINAS

2 Referências BAEZA-YATES, Ricardo e RIBEIRO-NETO, Berthier. Modern Information Retrieval. 1ª edição, New York: ACM Press, Capítulos 11 e 12.

3 Recuperação de Imagens Utilizando evidências textuais; Baseada no conteúdo da imagem.

4 Recuperação de Imagem Utilizando Evidências Textuais Indexação manual: definição manual de palavras-chave que descrevem a imagem. Indexação automática: utilização de: metadados semânticos associados à imagem; nome do arquivo da imagem; título do documento onde a imagem se encontra; texto âncora de links que apontam para a imagem; texto próximo à imagem; etc.

5 Recuperação de Imagem Utilizando Evidências Textuais

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8 Recuperação de Imagem Baseada em Conteúdo – RBIC Diversas aplicações: medicina; entretenimento; etc.

9 Recuperação de Imagem Baseada em Conteúdo – RIBC Tipos: Busca através das características primitivas da imagem; Busca através da semântica da imagem.

10 Busca através das Características Primitivas da Imagem Representação e recuperação das imagens; através de suas características primitivas, como: cor; forma dos objetos; relação espacial entre as cores e objetos da imagem; etc.

11 Busca pela Relação Espacial entre as Cores da Imagem – Exemplo Flick

12 Busca pela Cor e Forma de Objetos na Imagem – Exemplo IBM QBIC

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14 Busca através da Semântica da Imagem Mapeamento da semântica da imagem; em características primitivas como: cor; forma; etc. Dificuldades: objetos em movimento; rotação dos objetos; objetos em posições e ângulos diferentes; etc.

15 Busca através das Características Primitivas da Imagem Problema: Recuperar imagens que casam; total ou apenas parcialmente; com uma imagem dada.

16 Busca através das Características Primitivas da Imagem O casamento entre a imagem dada e a correspondente imagem recuperada pode ser classificado em: casamento de imagens inteiras; casamento de subpadrão: procura por um subpadrão; a imagem dada; em outras imagens. Exemplo: busca de um tumor em exames médicos.

17 O Processo de Recuperação de Imagens através das Características Primitivas da Imagem necessidade de informação Coleta Coleção de Imagens Base de Características Extração das Características imagem off-line imagens recuperadas e ranqueadas Comparação entre as Características Ordenação on-line

18 Busca através das Características Primitivas da Imagem – Procedimento Identificação de f características; que serão utilizadas para descrever as imagens. Extração destas f características; das imagens que compõem a coleção de imagens que serão recuperadas. Mapeamento das imagens em um espaço f-dimensional; de acordo com seus valores para cada uma destas f características.

19 Busca através das Características Primitivas da Imagem – Procedimento cor preta cor branca I1I1 I2I2 I3I3 I4I4 I5I5 I6I6 I7I7 I8I8 I9I9

20 Busca através das Características Primitivas da Imagem – Procedimento Dada uma imagem que representa a consulta do usuário; os mesmos passos descritos anteriormente são repetidos para esta imagem. Cálculo da dissimilaridade, ou distância, entre a imagem dada e cada uma das imagens indexadas. Esta distância indica as imagens mais semelhantes à imagem indicada pelo usuário.

21 Busca através das Características Primitivas da Imagem – Procedimento cor preta cor branca I1I1 I2I2 I3I3 I4I4 I5I5 I6I6 I7I7 I8I8 I9I9 IqIq

22 Teste Quick-and-Dirty Teste que objetiva descartar; rapidamente; a maioria das imagens não- qualificadas para atender a consulta do usuário.

23 Teste Quick-and-Dirty – Idéia Fundamental Resumir um conjunto extenso de características da imagem; em um número reduzido de características; com auxiliem a descartar imagens não- qualificadas. A utilização de uma boa característica; auxilia na rápida eliminação de diversas imagens não-qualificadas.

24 Teste Quick-and-Dirty – Idéia Fundamental E a utilização de diversas características simultâneas; melhora o resultado do descarte; porém podendo torná-lo mais demorado. Todas as imagens indexadas são representadas inicialmente por este conjunto reduzido de características. A imagem que representa a consulta do usuário também.

25 Teste Quick-and-Dirty – Idéia Fundamental Somente imagens próximas à imagem dada; neste espaço reduzido de características; são consideradas; e somente para elas a distância real para a imagem dada é calculada.


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