A distributed workflow-based architecture for content-based image retrieval

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Oliveira, Luis Fernando Milano
Data de Publicação: 2024
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Repositório Institucional da UEL
Texto Completo: https://repositorio.uel.br/handle/123456789/10033
Resumo: Resumo: O aumento de conjunto de dados é um dos desafios que devem ser superados por sistemas de gerenciamento de dados, uma vez que usuários geram muita informação diariamente Contudo, apenas armazenar esses dados não é suficiente Também é necessário que sejam fornecidas maneiras de se recuperar informação relevante dentro desse oceano de dados Dados complexos – como imagens, vídeos, e dados espaciais – ainda adicionam outro desafio, na medida em que eles exigem técnicas de recuperação específicas, como buscas por simaridade Neste trabalho, nossa primeira preocupação é fornecer métodos que permitam a usuários incluir seu conhecimento de domínio para construir uma representação desses dados complexos que se assemelha à suas noções de similaridade, o que chamamos de espaços de similaridade Assim que um espaço de similaridade é definido, nós também fornecemos mecanismos para a realização eficiente de buscas de dados complexos Nossas contribuições são: uma arquitetura distribuída que permite a definição de espaços de similaridade através de workflows científicos; e (ii) uma abordagem de consulta a espaços de similaridade em ambientes distribuídos Essa segunda abordagem permite que virtualmente qualquer método de acesso métrico seja usado como um plugin para a arquitetura, delegando a eles a responsabilidade por tarefas de indexação, poda e processamento de consultas, o que permite que índices centralizados sejam executados em ambientes distribuídos As abordagens foram implementadas em um framework e através de uma avaliação foi possível alcançar um speedup linear em atividades de definição de espaços de similaridade, enquanto a performance em buscas por similaridade foi de até 24 vezes melhor quando comparada a um método sequencial
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