Interfaces e métodos de pesquisa visual em imagens

• Autor(a) principal: Cruz, Diogo Henrique da Silva
• Data de Publicação: 2020
• Tipo de documento: Dissertação
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Científico de Acesso Aberto de Portugal (Repositórios Cientìficos)
• Texto Completo: http://hdl.handle.net/10400.13/3111
• topic: Pesquisa visual; Interfaces de pesquisa; Visualização de imagens; Feature matching; Deteção de objetos; Machine learning; Visual search; Search interfaces; Image visualization; Feature matching; Object detection; Engenharia Informática; .; Faculdade de Ciências Exatas e da Engenharia; Domínio/Área Científica::Engenharia e Tecnologia::Engenharia Eletrotécnica, Eletrónica e Informática

O objetivo principal deste trabalho foi desenvolver uma aplicação com uma interface gráfica que permita a utilização de métodos de processamento de imagem em pesquisas efetuadas por utilizadores comuns, assim como visualizar os resultados obtidos de forma rápida e eficiente. Isto porque a recente e rápida evolução de técnicas de processamento de imagem e do hardware suscitam interesse no estudo da sua aplicabilidade em pesquisa visual de imagens. A par desta evolução, atualmente podem também ser geradas com facilidade uma grande quantidade de imagens, tornando-se necessário desenvolver interfaces para visualizá-las, mas não tem havido muito progresso nos últimos anos. Assim sendo, e como os algoritmos implementados podem ser aplicados a coleções de imagens, foram também estudadas e desenvolvidas interfaces para visualizá-las. Foi feita uma revisão de literatura extensa que serviu para determinar que métodos seriam implementados, e como inspiração para desenvolver quatro modos de visualização, mais concretamente uma grelha de thumbnails, uma grelha de thumbnails de tamanho variável, uma pilha de imagens e uma espiral. Os métodos foram avaliados quanto ao desempenho e qualidade dos resultados. As visualizações foram avaliadas num teste com 9 participantes, em que foram realizadastarefas de pesquisa geral/específica. Relativamente ao desempenho, todos os métodos foram testados com CPU, e os compatíveis com GPU. Foram testadas várias configurações de hardware. Constatou-se que o desempenho é satisfatório, especialmente com GPU. A qualidade dos resultados de alguns métodos ficou aquém dos valores anunciados nas suas publicações, mas foi suficiente para serem úteis e satisfazerem as necessidades da aplicação. Os testes com utilizadores indicaram que as visualizações da mais rápida para a menos são Grelha Normal > Grelha Variável > Espiral > Pilha, sem diferenças significativas entre as grelhas. Constatou-se que a Grelha Normal tem a melhor pontuação SUS, seguida da Grelha Variável, Espiral e Pilha. As visualizações da mais útil para a menos são Grelha Variável > Grelha Normal > Pilha > Espiral. Os aspetos mais importantes foram o tempo necessário para encontrar os objetos, a dificuldade de localizá-los e a intuição. Não foram encontradas diferenças significativas de precisão, revocação e f-measure em ambos os tipos de tarefas.