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

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

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 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 Representação CBIR

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

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

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 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 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 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 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 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.

Obrigada! Juliana de Fátima Franciscani