Exploiting contextual information for image re-ranking and rank aggregation in image retrieval tasks : Explorando informações contextuais para reclassificação de imagens e agregação de listas em tarefas de recuperação de imagens
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Data de Publicação: | 2012 |
Tipo de documento: | Tese |
Idioma: | por |
Título da fonte: | Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) |
Texto Completo: | https://hdl.handle.net/20.500.12733/1618176 |
Resumo: | Orientador: Ricardo da Silva Torres |
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Exploiting contextual information for image re-ranking and rank aggregation in image retrieval tasks : Explorando informações contextuais para reclassificação de imagens e agregação de listas em tarefas de recuperação de imagensExplorando informações contextuais para reclassificação de imagens e agregação de listas em tarefas de recuperação de imagensSistemas de recuperação da informaçãoRecuperação da informaçãoRecuperação de imagensProcessamento de imagensReconhecimento de padrõesInformation storage and retrieval systemsInformation retrievalImage - RetrievalImage processingPattern recognitionOrientador: Ricardo da Silva TorresTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Sistemas de Recuperação de Images baseados no Conteúdo (Content-Based Image Retrieval - CBIR) têm como objetivo satisfazer as necessidades dos usuários a partir de especificações de consulta. Dado um padrão de consulta (e.g., uma imagem de consulta) como entrada, um sistema CBIR recupera as imagens mais similares em uma coleção considerando suas propriedades visuais. Como o maior interesse dos usuários diz respeito às primeiras posições da lista de imagens retornadas, a eficácia desses sistemas é extremamente dependente da acurácia da função de distância adotada...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digitalAbstract: Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems aims at meeting the user needs expressed in query specifications. Given a query pattern (e.g., query image) as input, a CBIR system retrieves the most similar images in a collection by taking into account image visual properties. Since users are interested in the images placed at the first positions of the returned ranked lists, accurately ranking collection images is of great relevance...Note: The complete abstract is available with the full electronic documentDoutoradoCiência da ComputaçãoDoutor em Ciência da Computação[s.n.]Torres, Ricardo da Silva, 1977-Menotti, DavidRodrigues Júnior, José FernandoCarvalho, Marco Antonio Garcia deSantanchè, AndréUniversidade Estadual de Campinas (UNICAMP). Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASPedronette, Daniel Carlos Guimarães, 1983-2012info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/doctoralThesisapplication/pdf178 p. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1618176PEDRONETTE, Daniel Carlos Guimarães. Exploiting contextual information for image re-ranking and rank aggregation in image retrieval tasks: Explorando informações contextuais para reclassificação de imagens e agregação de listas em tarefas de recuperação de imagens. 2012. 178 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1618176. Acesso em: 3 set. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/869220porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T06:41:21Zoai::869220Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T06:41:21Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false |
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