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metadata.dc.type: Dissertação
metadata.dc.rights: Acesso Aberto
Title: Realimentação de relevância via algoritmos genéticos aplicada à recuperação de imagens
metadata.dc.creator: Silva, Sérgio Francisco da
metadata.dc.contributor.advisor1: Barcelos, Célia Aparecida Zorzo
metadata.dc.contributor.referee1: Traina, Agma Juci Machado
metadata.dc.contributor.referee2: Oliveira, Gina Maira Barbosa de
metadata.dc.description.resumo: O principal objetivo de um sistema de recuperação de imagens é obter imagens que são o mais similar possível à requisição do usuário, de todas as imagens de uma coleção de referência. Tal objetivo é difícil de ser alcançado devido principalmente à subjetividade do conceito de similaridade entre imagens, visto que uma mesma imagem poder ser interpretada de diferentes maneiras por diferentes pessoas. Na tentativa de resolver este problema os sistemas de recuperação de imagens por conteúdo exploram as características de cor, forma e textura, quase sempre associadas à regiões e usam de mecanismos de realimentação de relevantes para ajustar uma busca aos critérios do usuário. Várias abordagens têm sido usadas em realimentação de relevância entre as quais os algoritmos genéticos têm se tornado bastante populares devido às suas habilidades adaptativas. Neste trabalho apresentamos um sistema de recuperação de imagens com base na similaridade de padrões locais, empregando as características de cor, forma e textura e com realimentação de relevância via algoritmo genético. A tarefa do algoritmo genético é inferir pesos para as características de cor, forma, textura e regiões que melhor ajustam a medida de similaridade entre imagens aos critérios de busca do usuário, fazendo com que o ranking final esteja de acordo com os critérios expressos na realimentação. Da teoria dos algoritmos genéticos é conhecido que a medida de aptidão exerce um papel essencial na performance destes algoritmos, uma vez que ela direciona o caminho da busca, por avaliar a aptidão dos indivíduos. Devido à falta de consenso acerca da medida de aptidão ideal na avaliação de rankings apresentamos uma análise de performance de dez medidas de aptidão. As funções de aptidão são classificadas em dois grupos: baseadas em ordem e não baseadas em ordem. Algumas destas funções são adaptadas do contexto de sistemas de recuperação de informação e outras são propostas neste trabalho. Os resultados experimentais mostram que as funções de aptidão baseadas em ordem são mais compatíveis aos interesses dos usuários uma vez que elas apresentam rankings superiores em precisão para baixos níveis de revocação e, conduzem mais rapidamente o AG na busca por uma solução heurísticamente ótima. Os resultados obtidos são superiores aos dos trabalhos de Stejic et al. que nos serviram de inspiração.
Abstract: The principal objective of an image retrieval system is to obtain images which are as similar as possible to the user´s requirements, from all the images in the reference collection. Such an objective is difficult to reach due principally to the subjectivity of the image similarities. This is due to the fact the images can be interpreted in different ways by different people. With the aim of resolving this problem the content-based image retrieval systems explore the features of color, shape and texture. These are nearly always associated to the regions and use relevance feedback mechanisms to adjust a search to the user s criterions. Various approaches have been used in relevance feedback from those genetic algorithms have become quite popular due to their adaptive abilities. In this work we presented an image retrieval system based on the similarity of local patterns, working with the features of color, shape and texture as well as relevance feedback via a genetic algorithm. The task of this algorithm is infer weights to the features of color, shape, texture and regions which better adjust to the similarity found between images through the user s search criterions, thus producing a final ranking which is in accordance with the criterions expressed in the relevance feedback. The genetic algorithms theory states that the fitness measure applies an essential role upon the performance of these algorithms, once the fitness measure directs the search path for the evaluation of each individuals aptitude. Due to the lack of consensus about the best fitness measure in the ranking evaluation problem we present a performance analysis of ten fitness functions. The fitness functions are classified in two groups: order-based and non-order based. Some of these functions are adapted from textbased information retrieval systems and others are proposed in this work. The experimental results show that the order based fitness functions are more compatible to the user s interests, once they present superior rankings in terms of precision for low recall rates and conduct the quickest genetic algorithm in the search for an optimal heuristic solution. The results obtained are superior to those of the works of Stejic et al., which served as our inspiration.
Keywords: Recuperação de imagens por conteúdo
Realimentação de relevância
Algoritmos genéticos
Content-based image retrieval
Relevance feedback
Genetic algorithms
Banco de dados
metadata.dc.subject.cnpq: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAO
metadata.dc.language: por
metadata.dc.publisher.country: BR
Publisher: Universidade Federal de Uberlândia
metadata.dc.publisher.initials: UFU
metadata.dc.publisher.department: Ciências Exatas e da Terra
metadata.dc.publisher.program: Programa de Pós-graduação em Ciência da Computação
Citation: SILVA, Sérgio Francisco da. Realimentação de relevância via algoritmos genéticos aplicada à recuperação de imagens. 2007. 165 f. Dissertação (Mestrado em Ciências Exatas e da Terra) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2007.
URI: https://repositorio.ufu.br/handle/123456789/12598
Issue Date: 11-Jan-2007
Appears in Collections:PPGCC - Mestrado em Ciência da Computação

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