Recuperação de Imagens Eveline Alonso Veloso PUC-MINAS

Referências BAEZA-YATES, Ricardo e RIBEIRO-NETO, Berthier. Modern Information Retrieval. 1ª edição, New York: ACM Press, 1999. Capítulos 11 e 12.

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

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.

Recuperação de Imagem Utilizando Evidências Textuais

Recuperação de Imagem Utilizando Evidências Textuais <img class="fotog" galleryimg="no" src="./users/laiter/normal_flor-small.jpg" alt="Uma Flor...">

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

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

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.

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

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

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.

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

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.

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

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.

Busca através das Características Primitivas da Imagem – Procedimento cor branca I2 I1 I4 I3 I8 I9 I7 I5 I6 cor preta

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.

Busca através das Características Primitivas da Imagem – Procedimento cor branca I2 I1 I4 I3 I8 I9 I7 Iq I5 I6 cor preta

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

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.

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.

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.