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dc.creatorRocha, Bruno Moraes-
dc.date.accessioned2016-08-30T15:50:27Z-
dc.date.available2016-08-30T15:50:27Z-
dc.date.issued2015-09-21-
dc.identifier.citationROCHA, Bruno Moraes. O uso da Divergência de Kullback-Leibler e da Divergência Generalizada como medida de similaridade em sistemas CBIR. 2015. 146 f. Dissertação (Mestrado em Ciência da Computação) - Universidade Federal de Uberlândia, Uberlândia, 2015.pt_BR
dc.identifier.urihttps://repositorio.ufu.br/handle/123456789/17680-
dc.description.abstractThe content-based image retrieval is important for various purposes like disease diagnoses from computerized tomography, for example. The relevance, social and economic of image retrieval systems has created the necessity of its improvement. Within this context, the content-based image retrieval systems are composed of two stages, the feature extraction and similarity measurement. The stage of similarity is still a challenge due to the wide variety of similarity measurement functions, which can be combined with the different techniques present in the recovery process and return results that aren’t always the most satisfactory. The most common functions used to measure the similarity are the Euclidean and Cosine, but some researchers have noted some limitations in these functions conventional proximity, in the step of search by similarity. For that reason, the Bregman divergences (Kullback Leibler and I-Generalized) have attracted the attention of researchers, due to its flexibility in the similarity analysis. Thus, the aim of this research was to conduct a comparative study over the use of Bregman divergences in relation the Euclidean and Cosine functions, in the step similarity of content-based image retrieval, checking the advantages and disadvantages of each function. For this, it was created a content-based image retrieval system in two stages: offline and online, using approaches BSM, FISM, BoVW and BoVW-SPM. With this system was created three groups of experiments using databases: Caltech101, Oxford and UK-bench. The performance of content-based image retrieval system using the different functions of similarity was tested through of evaluation measures: Mean Average Precision, normalized Discounted Cumulative Gain, precision at k, precision x recall. Finally, this study shows that the use of Bregman divergences (Kullback Leibler and Generalized) obtains better results than the Euclidean and Cosine measures with significant gains for content-based image retrieval.pt_BR
dc.description.sponsorshipCoordenação de Aperfeiçoamento de Pessoal de Nível Superiorpt_BR
dc.languageporpt_BR
dc.publisherUniversidade Federal de Uberlândiapt_BR
dc.rightsAcesso Abertopt_BR
dc.subjectComputaçãopt_BR
dc.subjectRecuperação da informaçãopt_BR
dc.subjectProcessamento de imagenspt_BR
dc.subjectI-Divergence generalizadapt_BR
dc.subjectKullback leiblerpt_BR
dc.subjectSimilaridadept_BR
dc.subjectDivergência de Bregmanpt_BR
dc.subjectRecuperaçãopt_BR
dc.subjectGeneralized I-divergencept_BR
dc.subjectKullback leiblerpt_BR
dc.subjectSimilaritypt_BR
dc.subjectBregman divergencept_BR
dc.subjectRetrievalpt_BR
dc.titleO uso da Divergência de Kullback-Leibler e da Divergência Generalizada como medida de similaridade em sistemas CBIRpt_BR
dc.typeDissertaçãopt_BR
dc.contributor.advisor1Barcelos, Célia Aparecida Zorzo-
dc.contributor.advisor1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4721460A8pt_BR
dc.contributor.referee1Guliatto, Denise-
dc.contributor.referee1Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4790525E4pt_BR
dc.contributor.referee2Batista, Marcos Aurélio-
dc.contributor.referee2Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4745810D5pt_BR
dc.creator.Latteshttp://buscatextual.cnpq.br/buscatextual/visualizacv.do?id=K4408968J0pt_BR
dc.description.degreenameDissertação (Mestrado)pt_BR
dc.description.resumoA recuperação de imagem baseada em conteúdo é importante para diversos fins, como diagnósticos de doenças a partir de tomografias computadorizadas, por exemplo. A relevância social e econômica de sistemas de recuperação de imagens criou a necessidade do seu aprimoramento. Dentro deste contexto, os sistemas de recuperação de imagens baseadas em conteúdo são compostos de duas etapas: extração de característica e medida de similaridade. A etapa de similaridade ainda é um desafio, devido à grande variedade de funções de medida de similaridade, que podem ser combinadas com as diferentes técnicas presentes no processo de recuperação e retornar resultados que nem sempre são os mais satisfatórios. As funções geralmente mais usadas para medir a similaridade são as Euclidiana e Cosseno, mas alguns pesquisadores têm notado algumas limitações nestas funções de proximidade convencionais, na etapa de busca por similaridade. Por esse motivo, as divergências de Bregman (Kullback Leibler e Generalizada) têm atraído a atenção dos pesquisadores, devido à sua flexibilidade em análise de similaridade. Desta forma, o objetivo desta pesquisa foi realizar um estudo comparativo sobre a utilização das divergências de Bregman em relação às funções Euclidiana e Cosseno, na etapa de similaridade da recuperação de imagens baseadas em conteúdo, averiguando as vantagens e desvantagens de cada função. Para isso, criou-se um sistema de recuperação de imagens baseado em conteúdo em duas etapas: off-line e on-line, utilizando as abordagens BSM, FISM, BoVW e BoVW-SPM. Com esse sistema, foram realizados três grupos de experimentos utilizando os bancos de dados: Caltech101, Oxford e UK-bench. O desempenho do sistema de recuperação de imagem baseada em conteúdo utilizando as diferentes funções de similaridade foram testadas por meio das medidas de avaliação: Mean Average Precision, normalized Discounted Cumulative Gain, precisão em k, e precisão x revocação. Por fim, o presente estudo aponta que o uso das divergências de Bregman (Kullback Leibler e Generalizada) obtiveram melhores resultados do que as medidas Euclidiana e Cosseno, com ganhos relevantes para recuperação de imagem baseada em conteúdo.pt_BR
dc.publisher.countryBrasilpt_BR
dc.publisher.programPrograma de Pós-graduação em Ciência da Computaçãopt_BR
dc.sizeorduration146pt_BR
dc.subject.cnpqCNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA::CIENCIA DA COMPUTACAOpt_BR
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