Caracterização e recuperação de imagens usando dicionários visuais semanticamente enriquecidos

• Autor(a) principal: Pedrosa, Glauco Vitor
• Data de Publicação: 2015
• Tipo de documento: Tese
• Idioma: por
• Título da fonte: Biblioteca Digital de Teses e Dissertações da USP
• Texto Completo: http://www.teses.usp.br/teses/disponiveis/55/55134/tde-19122015-120703/
• topic: Consultas por similaridade; Dicionários visuais; Extração de características; Feature Extraction; Image Retrieval; Palavras visuais; Recuperação de imagens; Similarity Search; Visual Dictionary; Visual Words

A análise automática da similaridade entre imagens depende fortemente de descritores que consigam caracterizar o conteúdo das imagens em dados compactos e discriminativos. Esses dados extraídos e representados em um vetor-de-características tem o objetivo de representar as imagens nos processos de mineração e análise para classificação e/ou recuperação. Neste trabalho foi explorado o uso de dicionários visuais e contexto para representar e recuperar as características locais das imagens utilizando formalismos estendidos com alto poder descritivo. Esta tese apresenta em destaque três novas propostas que contribuem competitivamente com outros trabalhos da literatura no avanço do estado-da-arte, desenvolvendo novas metodologias para a caracterização de imagens e para o processamento de consultas por similaridade. A primeira proposta estende a modelagem Bag-of-Visual-Words, permitindo codificar a interação entre palavras-visuais e suas disposições espaciais na imagem. Para tal fim, três novas abordagem são apresentadas: (i) Weighted Histogram (WE); (ii) Bunch-of-2-grams e (iii) Global Spatial Arrangement (GSA). Cada uma dessas técnicas permitem extrair informações semanticamente complementares, que enriquecem a representação final das imagens descritas em palavras-visuais. A segunda proposta apresenta um novo descritor, chamado de Bag-of-Salience-Points (BoSP), que caracteriza e analisa a dissimilaridade de formas (silhuetas) de objetos explorando seus pontos de saliências. O descritor BoSP se apoia no uso de um dicionário de curvaturas e em histogramas espaciais para representar sucintamente as saliências de um objeto em um único vetor-de-características de tamanho fixo, permitindo recuperar formas usando funções de distâncias computacionalmente rápidas. Por fim, a terceira proposta apresenta um novo modelo de consulta por similaridade, denominada Similarity Based on Dominant Images (SimDIm), baseada no conceito de Imagens Dominantes, que é um conjunto que representa, de uma maneira mais diversificada e reduzida, toda a coleção de imagens da base de dados. Tal conceito permite dar mais eficiência quando se deseja analisar o contexto da coleção, que é o objetivo da proposta. Os experimentos realizados mostram que os métodos propostos contribuem de maneira efetiva para caracterizar e quantificar a similaridade entre imagens por meio de abordagens estendidas baseadas em dicionários visuais e análise contextual, reduzindo a lacuna semântica existente entre a percepção humana e a descrição computacional.