Bag-of-Hierarchies: um modelo de aprendizado de máquina para dados hierárquicos com aplicação em Recuperação de logotipos similares

• Autor(a) principal: Lourenço, Vítor Nascimento
• Data de Publicação: 2023
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)
• Texto Completo: http://app.uff.br/riuff/handle/1/30600
• topic: Reconhecimento de padrões; Aprendizado de máquina; Modelos baseados em saco-de-palavras; Recuperação de imagens baseado em conteúdo; Recuperação de logotipos; Aprendizado de máquina; Processamento de imagem assistida por computador; Reconhecimento de padrão; Pattern recognition; Machine learning; Bag-of-words based models; Content-based image retrieval; Trademark image retrieval

Aplicações de diversas áreas do conhecimento trabalham com um volume grande e crescente de dados. Dessa forma, é necessário o desenvolvimento de ferramentas e modelos capazes de produzir representações abstratas e aprender a partir dessas representações, a fim de auxiliar a análise dos dados e a extração de conhecimento. Como exemplo, em diversas aplicações no âmbito de imagens é fundamental a identificação e representação não só dos objetos nela existentes, mas também da relação entre os objetos. Nesse caso, a representação se faz por identificar as características dos objetos e modelá-los em termos de suas relações. Dessa forma, este trabalho propõe um novo modelo de aprendizado de máquina baseado na arquitetura do modelo tradicional de saco-de-palavras para dados hierárquicos, o modelo de Bag-of-Hierarquies (BoH). São apresentados os formalismos e conceitos necessários para estender esse modelo para desafios em diferentes domínios. Com base no arcabouço do modelo de BoH, é proposta uma especialização no domínio de imagens para desafio de reconhecimento de similaridade de logotipos. O modelo de Bag-of-Visual-Hiearchies (BoVH) proposto é avaliado em termos de um dataset clássico para avaliações de sistemas similares. Os resultados obtidos a partir da aplicação do modelo de BoVH ao dataset mostram-se relevantes e superam, em alguns casos, os modelos considerados estado-da-arte para sistemas de recuperação de logotipos