Anotação automática de imagens utilizando regras de associação

Detalhes bibliográficos
Autor(a) principal: Armigliatto, Guilherme Moraes
Data de Publicação: 2011
Tipo de documento: Dissertação
Idioma: por
Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)
Texto Completo: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1616997
Resumo: Orientador: Ricardo da Silva Torres
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spelling Anotação automática de imagens utilizando regras de associaçãoAutomatic image annotation using associative rulesSistemas de recuperação da informaçãoProcessamento de imagensMineração de dados (Computação)Programação genética (Computação)Information retrieval systemsImage processingData mining (Computing)Genetic programming (Computer science)Orientador: Ricardo da Silva TorresDissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de ComputaçãoResumo: Com os avanços tecnológicos, grandes coleções de imagens são geradas, manipuladas e armazenadas em bancos de dados. Dado o grande tamanho destes bancos, verifica-se a necessidade de se criar ferramentas para gerenciá-los de forma eficiente e eficaz. Uma das tarefas mais demandadas deste gerenciamento é a recuperação das imagens, e uma forma de fazê-la é baseada no uso de anotações textuais associadas às imagens (por exemplo, palavras-chave e categorias). Entretanto, a anotação manual de grandes coleções de imagens apresenta vários problemas, como o alto consumo de tempo e a não padronização dos termos utilizados. Desse modo, esta dissertação apresenta quatro novos métodos para anotação automática de imagens, que visam amenizar estes problemas. Estes métodos utilizam as abordagens de descritores de imagens, dicionários visuais, programação genética e regras de associação. Os descritores e os dicionários são utilizados para representar as propriedades visuais das imagens, a programação genética é usada para combinar estas características e as regras de associação são usadas para relacioná-las com anotações. A principal contribuição desta dissertação consiste na análise do comportamento das regras de associação utilizadas para anotação de imagens em um conjunto de experimentos. Resultados experimentais demonstraram que os métodos propostos apresentam desempenho comparável ou superior ao de técnicas tradicionais da literaturaAbstract: With technological advances, large collections of images are generated, handled and, stored in databases. Given the large size of these collections, there is a need for tools to manage efficiently and effectively these images. One of the most demanding tasks of this management is the retrieval of images from databases, usually based on the use of textual annotations associated with images (for example, keywords and categories). However, manual annotation of large images collections face a lot of problems related to the huge time required to annotate and the lack of standardization of used terms. This work presents four new methods for automatic image annotation. These methods rely on the use of image descriptors, visual dictionaries, genetic programming, and association rules. The descriptors and dictionaries are used to represent the visual properties of images, genetic programming is used to combine extracted visual features, and association rules are used to associate them with annotations. The main contribution of this work is views on the analyze the behavior of association rules used for annotating images on a set of experiments. Experimental results demonstrated that the proposed methods have performance comparable or superior to traditional techniques of literatureMestradoCiência da ComputaçãoMestre em Ciência da Computação[s.n.]Torres, Ricardo da Silva, 1977-Veloso, Adriano AlonsoMedeiros, Claudia Maria BauzerUniversidade Estadual de Campinas. Instituto de ComputaçãoPrograma de Pós-Graduação em Ciência da ComputaçãoUNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINASArmigliatto, Guilherme Moraes2011info:eu-repo/semantics/publishedVersioninfo:eu-repo/semantics/masterThesisapplication/pdf72 f. : il.https://hdl.handle.net/20.500.12733/1616997ARMIGLIATTO, Guilherme Moraes. Anotação automática de imagens utilizando regras de associação. 2011. 72 f. Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: https://hdl.handle.net/20.500.12733/1616997. Acesso em: 15 mai. 2024.https://repositorio.unicamp.br/acervo/detalhe/845168porreponame:Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instname:Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)instacron:UNICAMPinfo:eu-repo/semantics/openAccess2017-02-18T06:30:52Zoai::845168Biblioteca Digital de Teses e DissertaçõesPUBhttp://repositorio.unicamp.br/oai/tese/oai.aspsbubd@unicamp.bropendoar:2017-02-18T06:30:52Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP) - Universidade Estadual de Campinas (UNICAMP)false
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