Orientador: Ricardo da Silva Torres

Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação

Resumo: Com os avanços tecnológicos, grandes coleções de imagens são geradas, manipuladas e armazenadas em bancos de dados. Dado o grande tamanho destes bancos, verifica-se a necessidade de se criar ferramentas para gerenciá-los de forma eficiente e eficaz. Uma das tarefas mais demandadas deste...

Resumo: Com os avanços tecnológicos, grandes coleções de imagens são geradas, manipuladas e armazenadas em bancos de dados. Dado o grande tamanho destes bancos, verifica-se a necessidade de se criar ferramentas para gerenciá-los de forma eficiente e eficaz. Uma das tarefas mais demandadas deste gerenciamento é a recuperação das imagens, e uma forma de fazê-la é baseada no uso de anotações textuais associadas às imagens (por exemplo, palavras-chave e categorias). Entretanto, a anotação manual de grandes coleções de imagens apresenta vários problemas, como o alto consumo de tempo e a não padronização dos termos utilizados. Desse modo, esta dissertação apresenta quatro novos métodos para anotação automática de imagens, que visam amenizar estes problemas. Estes métodos utilizam as abordagens de descritores de imagens, dicionários visuais, programação genética e regras de associação. Os descritores e os dicionários são utilizados para representar as propriedades visuais das imagens, a programação genética é usada para combinar estas características e as regras de associação são usadas para relacioná-las com anotações. A principal contribuição desta dissertação consiste na análise do comportamento das regras de associação utilizadas para anotação de imagens em um conjunto de experimentos. Resultados experimentais demonstraram que os métodos propostos apresentam desempenho comparável ou superior ao de técnicas tradicionais da literatura

Abstract: With technological advances, large collections of images are generated, handled and, stored in databases. Given the large size of these collections, there is a need for tools to manage efficiently and effectively these images. One of the most demanding tasks of this management is the...

Abstract: With technological advances, large collections of images are generated, handled and, stored in databases. Given the large size of these collections, there is a need for tools to manage efficiently and effectively these images. One of the most demanding tasks of this management is the retrieval of images from databases, usually based on the use of textual annotations associated with images (for example, keywords and categories). However, manual annotation of large images collections face a lot of problems related to the huge time required to annotate and the lack of standardization of used terms. This work presents four new methods for automatic image annotation. These methods rely on the use of image descriptors, visual dictionaries, genetic programming, and association rules. The descriptors and dictionaries are used to represent the visual properties of images, genetic programming is used to combine extracted visual features, and association rules are used to associate them with annotations. The main contribution of this work is views on the analyze the behavior of association rules used for annotating images on a set of experiments. Experimental results demonstrated that the proposed methods have performance comparable or superior to traditional techniques of literature