Recuperação de Imagens
Eveline Alonso VelosoPUC-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
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
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 preta
cor brancaI1I2
I3 I4
I5I6
I7
I8I9
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 preta
cor brancaI1I2
I3 I4
I5I6
I7
I8I9
Iq
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.
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