Bag-of-Hierarchies: um modelo de aprendizado de máquina para dados hierárquicos com aplicação em Recuperação de logotipos similares
Autor(a) principal: | |
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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 |
Resumo: | 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 |
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Bag-of-Hierarchies: um modelo de aprendizado de máquina para dados hierárquicos com aplicação em Recuperação de logotipos similaresReconhecimento de padrõesAprendizado de máquinaModelos baseados em saco-de-palavrasRecuperação de imagens baseado em conteúdoRecuperação de logotiposAprendizado de máquinaProcessamento de imagem assistida por computadorReconhecimento de padrãoPattern recognitionMachine learningBag-of-words based modelsContent-based image retrievalTrademark image retrievalAplicações 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 logotiposApplications from several areas of knowledge work with a large and growing volume of data. In this way, it is necessary to develop tools and models able to produce abstract representations and to learn from these representations, in order to aid data analysis and knowledge extraction. As an example, in several applications in the scope of images it is fundamental the identification and representation not only of the objects in it, but also of the relation among the objects. In this case, representation is done by identifying the characteristics of objects and modeling them in terms of their relationships. This undergraduate thesis proposes a new model of machine learning based on the architecture of the traditional bag-of-words hierarchical data model, the Bag-of-Hierarchies (BoH) model. The formalisms and concepts necessary to extend this model to challenges in different domains are presented. Based on the framework of the BoH model, a specialization in the domain of images for the challenge of similarity of trademark images is proposed. The proposed Bag-ofVisual-Hiearchies (BoVH) model is used in terms of a classic dataset for evaluations of trademark image retrieval systems. The results obtained from the application of the BoVH model to the dataset are relevant and exceed, in some cases, the models considered state-of-the-art for trademark image retrieval systems56 p.Fernandes, Leandro Augusto FrataCarvalho, Aline Marins PaesMontenegro, Anselmo AntunesLourenço, Vítor Nascimento2023-09-26T16:41:10Z2023-09-26T16:41:10Zinfo:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/bachelorThesisapplication/pdfLOURENÇO, Vítor Nascimento .Bag-of-Hierarchies: um modelo de aprendizado de máquina para dados hierárquicos com aplicação em Recuperação de logotipos similares. 2018. 56 f. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) - Instituto de Computação, Universidade Federal Fluminense, Niterói, 2018.http://app.uff.br/riuff/handle/1/30600CC-BY-SAinfo:eu-repo/semantics/openAccessporreponame:Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF)instname:Universidade Federal Fluminense (UFF)instacron:UFF2023-09-26T16:41:14Zoai:app.uff.br:1/30600Repositório InstitucionalPUBhttps://app.uff.br/oai/requestriuff@id.uff.bropendoar:21202024-08-19T10:57:30.969658Repositório Institucional da Universidade Federal Fluminense (RIUFF) - Universidade Federal Fluminense (UFF)false |
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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 |
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