OpenVT: aplicação escalável de código aberto para busca de imagens semelhante utilizando árvore de vocabulário

• Autor(a) principal: Paz, Giulliano Lyra
• Data de Publicação: 2018
• Tipo de documento: Trabalho de conclusão de curso
• Idioma: por
• Título da fonte: Repositório Institucional da UNIPAMPA
• Texto Completo: http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/3330
• topic: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA; Ciência da computação; Vocabulário; Código aberto; Escala; Computer science; Vocabulary; Open code; Scale

Recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR) é a aplicação de técnicas da visão computacional ao problema de recuperação de imagens. “Baseada em conteúdo” significa que informações contidas nas imagens – características – são utilizadas para realizar as buscas. Esse tipo de sistema de busca pode ser utilizado para inúmeros fins, como verificar se imagens estão sendo utilizadas sem autorização, localizar pessoas e objetos em filmes e vídeos e buscar por pontos de referência, como imóveis e pontos turísticos. As aplicações CBIR comumente encontradas utilizam algoritmos patenteados ou possuem seus códigos fechados. Pensando nisto, os objetivos deste trabalho são: a construção de um motor de busca por imagem, o qual seja escalável para uma grande quantidade de imagens e que seja robusto às diferentes condições que uma imagem pode se encontrar, como, por exemplo, escala, rotação e iluminação; além de verificar a possibilidade de se utilizar apenas métodos livres, resultando em uma aplicação de código aberto com desempenho satisfatório, buscando fomentar e auxiliar futuros desenvolvimentos. Tendo eficiência e escalabilidade como principais características, o método proposto por Nister e Stewenius (2006) – árvore de vocabulário – foi definido como base para este trabalho. Para alcançar os objetivos propostos, foi feito um levantamento de trabalhos relacionados a fim de descobrir os principais ganhos e desafios de se utilizar árvores de vocabulário como estrutura base. Após investigar e especificar as funcionalidades, foi realizado o desenvolvimento da aplicação proposta, visando eficiência, agilidade e flexibilidade. As três principais tarefas nas quais este trabalho concentrou-se foram: extração de características de imagens, construção da árvore de vocabulário e sistema de pontuação. Para avaliar a eficiência da aplicação resultante deste trabalho, esta foi comparada com algoritmos patenteados e o estado da arte em reconhecimento de imagens. Por fim, foi possível concluir que aplicações de qualidade e eficientes podem ser criadas utilizando apenas métodos livres e que árvores de vocabulário são estruturas adaptáveis e flexíveis, com aplicações diversas e ótimo desempenho em buscas.