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‣ Uma abordagem prática e eficiente de consultas por similaridade para suporte a diagnóstico por imagens.; A pratical and eficient approach of searches for similarity to support diagnose by images.

Rosa, Natália Abdala
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 26/09/2002 Português
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120.42137%
O objetivo desse trabalho é apresentar as características de um Sistema de Apoio ao Diagnóstico em Sistema Hospitalar Suportando Busca por Imagens Similares, a ser desenvolvido e implantado no Hospital das Clínicas de Ribeirão Preto. A recuperação de imagens baseada no conteúdo é uma área de pesquisa que tem evoluído bastante nos últimos anos. Assim, um sistema de busca e obtenção de imagens, utilizando tal técnica, deve ser extensível aos novos algoritmos de extração de características e métodos de indexação. A extração de características de imagens, tais como informações de cor, textura, forma e o relacionamento entre elas são utilizadas para descrever o conteúdo das imagens. Essas características são então utilizadas para indexar e possibilitar a comparação de imagens no processo de recuperação. O sistema proposto utilizará um método de indexação de dados recém-desenvolvido – a Slim-tree – para indexar as características extraídas das imagens. Através desse método o Sistema de Apoio ao Diagnóstico possibilitará a consulta por conteúdo em imagens médicas.; This works presents the main characteristics of a diagnosis support system based on image similarity search for medical applications. This system was developed to be used in the Clinical Hospital of Ribeirao Preto of the University of Sao Paulo. The content-based image retrieval (CBIR) researching area has evolved greatly in the last years. Thus...

‣ "Recuperação de imagens por conteúdo através de análise multiresolução por Wavelets" ; "Content based image retrieval through multiresolution wavelet analysis

Castañon, Cesar Armando Beltran
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 28/02/2003 Português
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170.53092%
Os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR -Content-based Image Retrieval) possuem a habilidade de retornar imagens utilizando como chave de busca outras imagens. Considerando uma imagem de consulta, o foco de um sistema CBIR é pesquisar no banco de dados as "n" imagens mais similares à imagem de consulta de acordo com um critério dado. Este trabalho de pesquisa foi direcionado na geração de vetores de características para um sistema CBIR considerando bancos de imagens médicas, para propiciar tal tipo de consulta. Um vetor de características é uma representação numérica sucinta de uma imagem ou parte dela, descrevendo seus detalhes mais representativos. O vetor de características é um vetor "n"-dimensional contendo esses valores. Essa nova representação da imagem pode ser armazenada em uma base de dados, e assim, agilizar o processo de recuperação de imagens. Uma abordagem alternativa para caracterizar imagens para um sistema CBIR é a transformação do domínio. A principal vantagem de uma transformação é sua efetiva caracterização das propriedades locais da imagem. Recentemente, pesquisadores das áreas de matemática aplicada e de processamento de sinais desenvolveram técnicas práticas de "wavelet" para a representação multiescala e análise de sinais. Estas novas ferramentas diferenciam-se das tradicionais técnicas de Fourier pela forma de localizar a informação no plano tempo-freqüência; basicamente...

‣ Métodos adaptativos de segmentação aplicados à recuperação de imagens por conteúdo; Adaptative segmentation methods applied to Content-Based Image Retrieval

Balan, André Guilherme Ribeiro
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 14/05/2007 Português
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150.7525%
A possibilidade de armazenamento de imagens no formato digital favoreceu a evolução de diversos ramos de atividades, especialmente as áreas de pesquisa e clínica médica. Ao mesmo tempo, o volume crescente de imagens armazenadas deu origem a um problema de relevância e complexidade consideráveis: a Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo, que, em outras palavras, diz respeito à capacidade de um sistema de armazenamento processar operações de consulta de imagens a partir de características visuais, extraídas automaticamente por meio de métodos computacionais. Das principais questões que constituem este problema, amplamente conhecido pelo termo CBIR - Content-Based Image Retrieval, fazem parte as seguintes: Como interpretar ou representar matematicamente o conteúdo de uma imagem? Quais medidas que podem caracterizar adequadamente este conteúdo? Como recuperar imagens de um grande repositório utilizando o conteúdo extraído? Como estabelecer um critério matemático de similaridade entre estas imagens? O trabalho desenvolvido e apresentado nesta tese busca, exatamente, responder perguntas deste tipo, especialmente para os domínios de imagens médicas e da biologia genética, onde a demanda por sistemas computacionais que incorporam técnicas CBIR é consideravelmente alta por diversos motivos. Motivos que vão desde a necessidade de se buscar informação visual que estava até então inacessível pela falta de anotações textuais...

‣ Análise da influência de funções de distância para o processamento de consultas por similaridade em recuperação de imagens por conteúdo; Analysis of the influence of distance functions to answer similarity queries in content-based image retrieval.

Bugatti, Pedro Henrique
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 16/04/2008 Português
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130.15892%
A recuperação de imagens baseada em conteúdo (Content-based Image Retrieval - CBIR) embasa-se sobre dois aspectos primordiais, um extrator de características o qual deve prover as características intrínsecas mais significativas dos dados e uma função de distância a qual quantifica a similaridade entre tais dados. O grande desafio é justamente como alcançar a melhor integração entre estes dois aspectos chaves com intuito de obter maior precisão nas consultas por similaridade. Apesar de inúmeros esforços serem continuamente despendidos para o desenvolvimento de novas técnicas de extração de características, muito pouca atenção tem sido direcionada à importância de uma adequada associação entre a função de distância e os extratores de características. A presente Dissertação de Mestrado foi concebida com o intuito de preencher esta lacuna. Para tal, foi realizada a análise do comportamento de diferentes funções de distância com relação a tipos distintos de vetores de características. Os três principais tipos de características intrínsecas às imagens foram analisados, com respeito a distribuição de cores, textura e forma. Além disso, foram propostas duas novas técnicas para realização de seleção de características com o desígnio de obter melhorias em relação à precisão das consultas por similaridade. A primeira técnica emprega regras de associação estatísticas e alcançou um ganho de até 38% na precisão...

‣ Adequando consultas por similaridade para reduzir a descontinuidade semântica na recuperação de imagens por conteúdo; Reducing the semantic gap content-based image retrieval with similarity queries

Razente, Humberto Luiz
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 31/08/2009 Português
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170.57031%
Com o crescente aumento no número de imagens geradas em mídias digitais surgiu a necessidade do desenvolvimento de novas técnicas de recuperação desses dados. Um critério de busca que pode ser utilizado na recuperação das imagens é o da dissimilaridade, no qual o usuário deseja recuperar as imagens semelhantes à uma imagem de consulta. Para a realização das consultas são empregados vetores de características extraídos das imagens e funções de distância para medir a dissimilaridade entre pares desses vetores. Infelizmente, a busca por conteúdo de imagens em consultas simples tende a gerar resultados que não correspondem ao interesse do usuário misturados aos resultados significativos encontrados, pois em geral há uma descontinuidade semântica entre as características extraídas automaticamente e a subjetividade da interpretação humana. Com o intuito de tratar esse problema, diversos métodos foram propostos para a diminuição da descontinuidade semântica. O foco principal desta tese é o desenvolvimento de métodos escaláveis para a redução da descontinuidade semântica em sistemas recuperação de imagens por conteúdo em tempo real. Nesta sentido, são apresentados: a formalização de consultas por similaridade que permitem a utilização de múltiplos centros de consulta em espaços métricos como base para métodos de realimentação de relevância; um método exato para otimização dessas consultas nesses espaços; e um modelo para tratamento da diversidade em consultas por similaridade e heurísticas para sua otimização; The increasing number of images captured in digital media fostered the developmet of new methods for the recovery of these images. Dissimilarity is a criteria that can be used for image retrieval...

‣ Modelo de qualidade para o desenvolvimento e avaliação da viabilidade clínica de sistemas de recuperação de imagens médicas baseadas em conteúdo; A quality model to develop content-based image retrieval systems and assess their clinical feasibility

Souza, Juliana Pereira de
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 04/12/2012 Português
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130.33789%
Com a crescente utilização de imagens médicas na prática clínica, torna-se necessária a introdução de tecnologias que garantam o armazenamento, indexação e recuperação eficaz dessas imagens. O sistema de recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo (S-CBIR) compõe a base de tecnologias computacionais que oferecem aos usuários médicos aplicativos para apoio ao diagnóstico, sendo capaz de responder a consultas por similaridade por meio de características pictóricas extraídas das imagens médicas. Embora as pesquisas em S-CBIR tenham iniciado há quase duas décadas, atualmente existe uma discrepância em relação à quantidade de trabalhos publicados na literatura e os sistemas que, de fato, foram implementados e avaliados. Além disso, muitos protótipos vêm sendo discutidos, mas até o final da escrita desta tese, não foram encontradas evidências de que algum deles esteja disponível comercialmente. Essa limitação é conhecida pela comunidade científica da área por gap de aplicação. Em geral, isso ocorre devido à dificuldade dessas aplicações em superar alguns desafios, como a divergência entre os resultados obtidos automaticamente pelo sistema e aqueles esperados pelos médicos (gap semântico)...

‣ Sistematização da percepção médica na construção de sistemas para recuperação de imagens por conteúdo; Systematization of medical perception in implementing of content-based image retrieval systems

Silva, Marcelo Ponciano da
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 27/02/2014 Português
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150.16059%
Nos últimos anos o mundo tem vivenciado uma avalanche de novas tecnologias para auxílio ao diagnóstico médico. Esses esforços buscam um diagnóstico rápido e preciso através de exames e informações sobre a condição física do paciente. Através do uso de imagens médicas, a radiologia busca a visualização de órgãos ou estruturas internas do corpo humano para encontrar respostas às suspeitas de problemas físicos expressos por sinais e sintomas relatados pelo paciente. Nessa área, os Sistemas de Comunicação e Armazenamento de Imagens (PACS) têm ajudado no armazenamento e organização do crescente número de imagens geradas pelos exames realizados nos hospitais. Trabalhos de pesquisa médica têm evidenciado o potencial de uso dessas imagens como auxílio à prática da Medicina Baseada em Casos Similares (MBCS). Por esse motivo, há na literatura um esforço contínuo em desenvolver técnicas computacionais para recuperação de imagens baseada em conteúdos similares (CBIR) em grandes conjuntos de dados. As consultas por similaridade são essenciais para apoiar a prática da MBCS e a descoberta de comportamentos de lesões causadas por diversas doenças. A evolução e intensificação das pesquisas em CBIR têm encontrado vários desafios. Um desses é a divergência entre os resultados obtidos automaticamente e aqueles esperados pelos radiologistas (descontinuidade semântica). Outro desafio é a falta de estudos sobre a viabilidade clínica dessas ferramentas como forma de auxílio ao diagnóstico. Esses obstáculos são dois dos principais responsáveis pela não efetivação dessa tecnologia no ambiente médico-hospitalar. Mediante o exposto acima...

‣ Arcabouço para recuperação de imagens por conteúdo visando à percepção do usuário; Content-based image retrieval aimed at reaching user´s perception

Bugatti, Pedro Henrique
Fonte: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP Publicador: Biblioteca Digitais de Teses e Dissertações da USP
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 29/10/2012 Português
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160.66524%
Na última década observou-se grande interesse pra o desenvolvimento de técnicas para Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo devido à explosão na quantidade de imagens capturadas e à necessidade de armazenamento e recuperação dessas imagens. A área médica especificamente é um exemplo que gera um grande fluxo de informações, principalmente imagens digitais para a realização de diagnósticos. Porém um problema ainda permanecia sem solução que tratava-se de como atingir a similaridade baseada na percepção do usuário, uma vez que para que se consiga uma recuperação eficaz, deve-se caracterizar e quantificar o melhor possível tal similaridade. Nesse contexto, o presente trabalho de Doutorado visou trazer novas contribuições para a área de recuperação de imagens por contúdo. Dessa forma, almejou ampliar o alcance de consultas por similaridade que atendam às expectativas do usuário. Tal abordagem deve permitir ao sistema CBIR a manutenção da semântica da consulta desejada pelo usuário. Assim, foram desenvolvidos três métodos principais. O primeiro método visou a seleção de características por demanda baseada na intenção do usuário, possibilitando dessa forma agregação de semântica ao processo de seleção de características. Já o segundo método culminou no desenvolvimento de abordagens para coleta e agragação de perfis de usuário...

‣ Estudo comparativo de descritores para recuperação de imagens por conteudo na web; Comparative study of descriptors for content-based image retrieval on the web

Otavio Augusto Bizetto Penatti
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 13/03/2009 Português
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120.65761%
A crescente quantidade de imagens geradas e disponibilizadas atualmente tem eito aumentar a necessidade de criação de sistemas de busca para este tipo de informação. Um método promissor para a realização da busca de imagens e a busca por conteúdo. Este tipo de abordagem considera o conteúdo visual das imagens, como cor, textura e forma de objetos, para indexação e recuperação. A busca de imagens por conteúdo tem como componente principal o descritor de imagens. O descritor de imagens é responsável por extrair propriedades visuais das imagens e armazená-las em vetores de características. Dados dois vetores de características, o descritor compara-os e retorna um valor de distancia. Este valor quantifica a diferença entre as imagens representadas pelos vetores. Em um sistema de busca de imagens por conteúdo, a distancia calculada pelo descritor de imagens é usada para ordenar as imagens da base em relação a uma determinada imagem de consulta. Esta dissertação realiza um estudo comparativo de descritores de imagens considerando a Web como cenário de uso. Este cenário apresenta uma quantidade muito grande de imagens e de conteúdo bastante heterogêneo. O estudo comparativo realizado nesta dissertação é feito em duas abordagens. A primeira delas considera a complexidade assinto tica dos algoritmos de extração de vetores de características e das funções de distancia dos descritores...

‣ Recuperação de imagens por conteúdo baseada em realimentação de relevância e classificador por floresta de caminhos ótimos; Content-based image retrieval based on relevance feedback and optimum-path forest classifier

André Tavares da Silva
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Tese de Doutorado Formato: application/pdf
Publicado em 26/07/2011 Português
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130.64324%
Com o crescente aumento de coleções de imagens resultantes da popularização da Internet e das câmeras digitais, métodos eficientes de busca tornam-se cada vez mais necessários. Neste contexto, esta tese propõe novos métodos de recuperação de imagens por conteúdo baseados em realimentação de relevância e no classificador por floresta de caminhos ótimos (OPF - Optimum-Path Forest), sendo também a primeira vez que o classificador OPF é utilizado em conjuntos de treinamento pequenos. Esta tese denomina como guloso e planejado os dois paradigmas distintos de aprendizagem por realimentação de relevância considerando as imagens retornadas. O primeiro paradigma tenta retornar a cada iteração sempre as imagens mais relevantes para o usuário, enquanto o segundo utiliza no aprendizado as imagens consideradas mais informativas ou difíceis de classificar. São apresentados os algoritmos de realimentação de relevância baseados em OPF utilizando ambos os paradigmas com descritor único. São utilizadas também duas técnicas de combinação de descritores juntamente com os métodos de realimentação de relevância baseados em OPF para melhorar a eficácia do processo de aprendizagem. A primeira, MSPS (Multi-Scale Parameter Search)...

‣ Grades computacionais na recuperação de imagens médicas baseada em conteúdo

Oliveira,Marcelo Costa; Azevedo-Marques,Paulo Mazzoncini de; Cirne Filho,Walfredo da Costa
Fonte: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem Publicador: Colégio Brasileiro de Radiologia e Diagnóstico por Imagem
Tipo: Artigo de Revista Científica Formato: text/html
Publicado em 01/08/2007 Português
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120.94859%
OBJETIVO: Utilizar o poder de processamento da tecnologia de grades computacionais para viabilizar a utilização do algoritmo de medida de similaridade na recuperação de imagens baseada em conteúdo. MATERIAIS E MÉTODOS: A técnica de recuperação de imagens baseada em conteúdo é composta de duas etapas seqüenciais: análise de textura e algoritmo de medida de similaridade. Estas são aplicadas em imagens de joelho e cabeça, nas quais se avaliaram a eficiência em recuperar imagens do mesmo plano e a seqüência de aquisição em um banco de 2.400 imagens médicas para testar a capacidade de recuperação de imagens baseada em conteúdo. A análise de textura foi utilizada inicialmente para pré-selecionar as 1.000 imagens mais semelhantes a uma imagem de referência escolhida por um clínico. Essas 1.000 imagens foram processadas utilizando-se o algoritmo de medida de similaridade na grade computacional. RESULTADOS: A precisão encontrada na classificação por análise de textura foi de 0,54 para imagens sagitais de joelho e de 0,40 para imagens axiais de cabeça. A análise de textura foi útil como filtragem, pré-selecionando imagens a serem avaliadas pelo algoritmo de medida de similaridade. A recuperação de imagens baseada em conteúdo utilizando o algoritmo de medida de similaridade aplicado nas imagens pré-selecionadas por análise de textura resultou em precisão de 0...

‣ Montando questionários para medir a satisfação do usuário: avaliação de interface de um sistema que utiliza técnica de recuperação de imagens por conteúdo.

FILARDI, A. L.
Fonte: In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE FATORES HUMANOS EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS, 8., 2008, Porto Alegre, RS. Anais... [S. l.]: SBC, 2008. Publicador: In: SIMPÓSIO BRASILEIRO DE FATORES HUMANOS EM SISTEMAS COMPUTACIONAIS, 8., 2008, Porto Alegre, RS. Anais... [S. l.]: SBC, 2008.
Tipo: Artigo em anais de congresso (ALICE) Formato: p. 176-185.
Português
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129.66178%
O resumo intuitivo e atraente da interface com o usuário é essencial para o sucesso de qualquer sistema computacional. Dentro do escopo de sistemas CBIR (content-Based Image Retrieval), que são sistemas inerentemente interativos de recuperação de imagens baseadas em conteúdo, a interface do usuário ainda é um elemento constituído de pouca pesquisa e desenvolvimento. Um dos maiores obstáculos para a eficácia de design desses sistemas consiste da necessidade em prover aos usuários uma interface de alta qualidade na formulação de perguntas e exibição dos resultados. O objetivo principal deste trabalho visou analisar a interação do usuário em sistemas CBIR em relação à funcionalidade e usabilidade por meio da interação de usuários reais dentro do domínio da aplicação e propor questionário que reflita, fielmente os pontos avaliados. Para alcançar esse desafio, a interação humano-computador foi avaliada, adotando técnicas de questionamento a fim de mensurar a satisfação do usuário em relação ao uso do sistema.; 2008

‣ Classificaçao e avaliaçao de sistemas de recuperaçao de imagens por conteúdo

Pereira, Simone Vieira; Bellon, Olga Regina Pereira, 1962-
Fonte: Universidade Federal do Paraná Publicador: Universidade Federal do Paraná
Tipo: Teses e Dissertações Formato: application/pdf
Português
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140.52073%
Resumo: O aumento das coleções de imagens digitais acarretou um crescimento no uso e desenvolvimento de sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (SRIC), bem como nas pesquisas sobre esse assunto. A avaliação de desempenho é um problema essencial da recuperação de imagens baseada em conteúdo. Muitos métodos diferentes para medir o desempenho desses sistemas foram adaptados da recuperação de infomação e vêm sendo usados atualmente por muitos pesquisadores. Porém, em muitos casos, esses métodos não são adequados para recuperação de imagens. Este trabalho apresenta algumas contribuições para a evolução da pesquisa sobre os SRIC. Inicialmente, apresenta-se um estudo sobre a base da recuperação de imagens baseada em conteúdo: extração de características, indexação multidimensional e projeto do método de consulta. Em seguida, apresenta-se uma proposta original para classificação de SRIC. Essa classificação é baseada no estudo de uma coleção de sistemas desta natureza publicados na literatura. Finalmente, apresenta-se uma análise sobre os métodos existentes para avaliação de SRIC.

‣ Recuperação de imagens por conteúdo: uma abordagem multidimensional de modelagem de similaridade e realimentação de relevância

Barcelos, Emílio Zorzo
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
Português
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129.64116%
Este trabalho apresenta uma estratégia multidimensional de modelagem de similaridade e técnica de realimentação de relevância para a minimização do problema do salto semântico, intrínseco dos sistemas CBIR, permitindo aos usuários a customização de suas pesquisas de acordo com seus requisitos e preferências. Propõe-se uma estratégia composta, utilizando uma abordagem multidimensional, vetorial, com agrupamento espacial e ordenada por relevância. Considerando um grupo de k características que representam os elementos em um banco de dados de imagens, a medida de similaridade entre a imagem de consulta e outra da coleção de imagens é analisada em um espaço k dimensional de acordo com suas projeções sobre os eixos xn, onde n = 1, 2, ... k. Vários testes foram realizados com o sistema proposto utilizando um banco de imagens de testes contendo até 20.000 figuras. Os resultados obtidos mostraram que a abordagem apresentada pode aprimorar substancialmente o resultado em sistemas de recuperação de imagens. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT; This work presents a multi-dimensional similarity modeling strategy and relevance feedback technique for minimizing the semantic gap intrinsic problem of CBIR systems by allowing users to customize their queries according to their requirements and preferences. We propose a composite strategy using a multi-dimensional...

‣ Extensão do SGBD PostgreSQL para suportar recuperação de imagens por conteúdo

Melo, Ernani Viriato de
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
Português
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180.42926%
Este projeto descreve uma extensão para o SGBDR PostgreSQL para suportar recuperação de imagens por conteúdo. Esta extensão, denominada PostgreSQL-IE, é independente de aplicação e possui as vantagens de ser portável e de ter o código aberto. A linguagem SQL estendida (SQL-IE), disponibilizada pelo PostgreSQL-IE, é composta por um conjunto de funções que inclui comandos para criar novas funções de extração do conteúdo das imagens, novos vetores de características com uma combinação de extratores de características previamente definidos, e novos métodos de acesso para dados multimídia. SQL-IE também inclui recursos para definir consultas combinando dados convencionais e dados visuais. O PostgreSQL-IE disponibiliza um novo tipo de dados para imagens que permite associar várias imagens em um único atributo. Este recurso permite a combinação de características visuais de diferentes imagens em um mesmo vetor de características. Para ilustrar as facilidades e os recursos da extensão do SGBDR proposta, este trabalho descreve o SISPRIM, um sistema de pesquisa que permite a recuperação de mamografias associadas ao histórico clínico e estilo de vida da paciente. __________________________________________________________________________________________ ABSTRACT; This work presents an extension to RDBMS PostgreSQL for supporting content-based image retrieval. This extension...

‣ Um modelo de recuperação de imagens por conteúdo através da quantização do espectro de Fourier

Ferreira, Marcio Junio Ribeiro
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
Português
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170.69303%
A recuperação de imagens é uma importante área de pesquisa em Processamento Digital de Imagens e Visão Computacional, que encontra aplicações nas mais variadas áreas, como diagnóstico de imagens médicas, prevenção ao crime, identificação pessoal (impressão digital), propriedade intelectual, etc. Os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo (CBIR-Content-Based Image Retrieval ) têm como objetivo recuperar imagens armazenadas em coleções de imagens que sejam mais similares µa uma imagem consulta escolhida pelo usuário, com base nas características extraídas automaticamente das imagens. O surgimento de sistemas CBIR pode ser justificado pelo fato de que os métodos tradicionais de indexação de imagens baseados em texto consomem bastante tempo e requerem considerável esforço manual na indexação de grandes coleções. As características visuais mais exploradas em CBIR são a cor, a textura e a forma. Em relação à textura, existem três abordagens principais: a abordagem estatística, a estrutural e a espectral. A abordagem estatística considera a distribuição dos tons de cinza e o inter-relacionamento entre eles. As técnicas estruturais por outro lado, lidam com o arranjo espacial de primitivas estruturais...

‣ Recuperação de imagens digitais com base na distribuição de características de baixo nível em partições do domínio utilizando índice invertido

Proença, Patrícia Aparecida
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
Português
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130.12787%
O principal objetivo de um sistema de recuperação de imagens é obter imagens de uma coleção que atendam a uma necessidade do usuário. Para atingir esse objetivo, em geral, os sistemas de recuperação de imagens calculam a similaridade entre a necessidade do usuário, representada por uma consulta, e representações das imagens da coleção. Tal objetivo é difícil de ser alcançado devido à subjetividade do conceito de similaridade entre imagens, visto que uma mesma imagem pode ser interpretada de formas diferentes por pessoas distintas. Na tentativa de resolver este problema os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo exploram as características de baixo nível cor, forma e textura no cálculo da similaridade entre as imagens. Um problema desta abordagem é que na maioria dos sistemas o cálculo da similaridade é realizado comparando-se a imagem de consulta com todas as imagens da coleção, tornando o processamento difícil e lento. Considerando a indexação de características de baixo nível de partições de imagens digitais mapeadas para um índice invertido, este trabalho busca melhorias no desempenho do processamento de consultas e ganho na precisão considerando o conjunto de imagens recuperadas em grandes bases de dados. Utilizamos uma abordagem baseada em índice invertido...

‣ Realimentação de relevância via algoritmos genéticos aplicada à recuperação de imagens

Silva, Sérgio Francisco da
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
Português
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150.3645%
O principal objetivo de um sistema de recuperação de imagens é obter imagens que são o mais similar possível à requisição do usuário, de todas as imagens de uma coleção de referência. Tal objetivo é difícil de ser alcançado devido principalmente à subjetividade do conceito de similaridade entre imagens, visto que uma mesma imagem poder ser interpretada de diferentes maneiras por diferentes pessoas. Na tentativa de resolver este problema os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo exploram as características de cor, forma e textura, quase sempre associadas à regiões e usam de mecanismos de realimentação de relevantes para ajustar uma busca aos critérios do usuário. Várias abordagens têm sido usadas em realimentação de relevância entre as quais os algoritmos genéticos têm se tornado bastante populares devido às suas habilidades adaptativas. Neste trabalho apresentamos um sistema de recuperação de imagens com base na similaridade de padrões locais, empregando as características de cor, forma e textura e com realimentação de relevância via algoritmo genético. A tarefa do algoritmo genético é inferir pesos para as características de cor, forma, textura e regiões que melhor ajustam a medida de similaridade entre imagens aos critérios de busca do usuário...

‣ Uma proposta de construção de índice invertido para recuperação de imagens baseada em conteúdo

Matos, Tauller Augusto de Araújo
Fonte: Universidade Federal de Uberlândia Publicador: Universidade Federal de Uberlândia
Tipo: Dissertação
Português
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120.27328%
Este trabalho apresenta uma proposta de construção do Índice Invertido para recuperação de imagens baseado em conteúdo (CBIR). O objetivo é acelerar o processamento de consultas, sem perda de qualidade na resposta. Para avaliar a eficácia da proposta foram desenvolvidos dois sistemas de recuperação de imagens. O primeiro sistema, usado como base de comparação, utiliza técnicas de extração de características e cálculo de similaridade, normalmente utilizadas em CBIR, a saber, momentos de cor e distância Euclidiana. Esta abordagem apresenta como problema, o baixo desempenho no tempo de processamento de grandes coleções de imagens como por exemplo, a Web. Para obter um melhor desempenho no processamento de consultas, é proposto um sistema que indexa as imagens utilizando-se de uma estrutura muito utilizada na recuperação textual, conhecida como índice invertido. Outra mudança deste sistema, se refere ao cálculo da similaridade. Para permitir o uso do índice invertido como acelerador do processo de cálculo do ranking a similaridade entre a imagem de consulta e a coleção de imagens é medida por meio do cálculo do cosseno entre vetores representantes da imagem de consulta e das imagens do banco de dados. Foram feitas duas análises: a avaliação da qualidade de recuperação e análise do número de operações aritméticas efetuadas pelos dois sistemas no cálculo da similaridade. É mostrado o ganho significativo no número de operações aritméticas sem perda significativa na qualidade de recuperação. ______________________________________________________________________________ ABSTRACT; This work shows an approach to construct an inverted index for Content-Based Image Retrieval. The objective is to speed up the process of querying without loss of quality in the result. To evaluate the effectiveness of the proposal...

‣ Recuperação de imagens por cor utilizando analise de distribuição discreta de caracteristicas; Color-based image retrieval using discrete distribution features analysis

Jurandy Gomes de Almeida Junior
Fonte: Biblioteca Digital da Unicamp Publicador: Biblioteca Digital da Unicamp
Tipo: Dissertação de Mestrado Formato: application/pdf
Publicado em 08/08/2007 Português
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130.84583%
A evolução das tecnologias de aquisição, transmissão e armazenamento de imagens tem permitido a construção dc bancos dc imagens cada vez maiores. À medida em que cresce o volume de imagens nessas coleções, cresce também o intcresse por sistemas capazes de recuperar essas imagens. Essa tarefa tcem sido endereçada pelos sistemas de recuperação de imagens por conteúdo. Nesses sistemas, o conteúdo de uma imagem é descrito a partir de suas características visuais de baixo nível, tais como cor, forma e textura. Um sistema de recuperação de imagens por conteúdo idcal deve ser eficaz e eficiente. A eficácia é resultado de representações abstratas das imagens. Em geral, os métodos que realizam esse processo normalmente falham na presença de diferentes condições de iluminação, oclusão e foco. A eficiência, por outro lado, é resultado da organização dada à essas representações. Em geral, os métodos de agrupamento constituem uma das técnicas mais úteis para diminuir o espaço de busca e acelerar o processamento de uma consulta. Para endereçar a eficácia, este trabalho apresenta o 81FT -Texton, um método capaz de incorporar informações sobre iluminação, oclusão e foco nas características visuais de baixo nível. Esse método baseia-se na distribuição discreta de características invariantes locais e em propriedades de baixo nível das imagens. Em relação às questões de eficiência...