Recuperação de Imagens

Eveline Alonso VelosoPUC-MINAS

Referências

BAEZA-YATES, Ricardo e RIBEIRO-NETO, Berthier. Modern Information Retrieval. 1ª edição, New York: ACM Press, 1999. Capítulos 11 e 12.

Recuperação de Imagens

Utilizando evidências textuais;

Baseada no conteúdo da imagem.

Recuperação de Imagem Utilizando Evidências Textuais

Indexação manual: definição manual de palavras-chave que

descrevem a imagem.

Indexação automática: utilização de:

metadados semânticos associados à imagem; nome do arquivo da imagem; título do documento onde a imagem se encontra; texto âncora de links que apontam para a

imagem; texto próximo à imagem; etc.

Recuperação de Imagem Utilizando Evidências Textuais

Recuperação de Imagem Utilizando Evidências Textuais

<img class="fotog" galleryimg="no" src="./users/laiter/normal_flor-small.jpg" alt="Uma Flor...">

Recuperação de Imagem Baseada em Conteúdo – RBIC

Diversas aplicações: medicina; entretenimento; etc.

Recuperação de Imagem Baseada em Conteúdo – RIBC

Tipos: Busca através das características

primitivas da imagem; Busca através da semântica da

imagem.

Busca através das Características Primitivas da Imagem

Representação e recuperação das imagens; através de suas características

primitivas, como: cor; forma dos objetos; relação espacial entre as cores e

objetos da imagem; etc.

Busca pela Relação Espacial entre as Cores da Imagem – Exemplo Flick

Busca pela Cor e Forma de Objetos na Imagem – Exemplo IBM QBIC

Busca através da Semântica da Imagem Mapeamento da semântica da

imagem; em características primitivas como:

cor; forma; etc.

Dificuldades: objetos em movimento; rotação dos objetos; objetos em posições e ângulos

diferentes; etc.

Busca através das Características Primitivas da Imagem

Problema: Recuperar imagens que

casam; total ou apenas parcialmente; com uma imagem dada.

Busca através das Características Primitivas da Imagem O casamento entre a imagem

dada e a correspondente imagem recuperada pode ser classificado em: casamento de imagens inteiras; casamento de subpadrão:

procura por um subpadrão; a imagem dada;

em outras imagens. Exemplo:

busca de um tumor em exames médicos.

O Processo de Recuperação de Imagens através das Características Primitivas da Imagem

necessidade de informação

Coleta

Coleção de Imagens

Base de Características

Extração das Características

imagem

off-line

imagens recuperadas e ranqueadas Comparação

entre as Características

Ordenação

on-line

Busca através das Características Primitivas da Imagem – Procedimento Identificação de f características;

que serão utilizadas para descrever as imagens.

Extração destas f características; das imagens que compõem a

coleção de imagens que serão recuperadas.

Mapeamento das imagens em um espaço f-dimensional; de acordo com seus valores para

cada uma destas f características.

Busca através das Características Primitivas da Imagem – Procedimento

cor preta

cor brancaI1I2

I3 I4

I5I6

I7

I8I9

Busca através das Características Primitivas da Imagem – Procedimento Dada uma imagem que representa a

consulta do usuário; os mesmos passos descritos

anteriormente são repetidos para esta imagem.

Cálculo da dissimilaridade, ou distância, entre a imagem dada e cada uma das imagens indexadas. Esta distância indica as imagens mais

semelhantes à imagem indicada pelo usuário.

Busca através das Características Primitivas da Imagem – Procedimento

cor preta

cor brancaI1I2

I3 I4

I5I6

I7

I8I9

Iq

Teste Quick-and-Dirty

Teste que objetiva descartar; rapidamente; a maioria das imagens não-

qualificadas para atender a consulta do usuário.

Teste Quick-and-Dirty – Idéia Fundamental Resumir um conjunto extenso

de características da imagem; em um número reduzido de

características; com auxiliem a descartar imagens

não-qualificadas. A utilização de uma boa

característica; auxilia na rápida eliminação de

diversas imagens não-qualificadas.

Teste Quick-and-Dirty – Idéia Fundamental

E a utilização de diversas características simultâneas;

melhora o resultado do descarte; porém podendo torná-lo mais

demorado.

Todas as imagens indexadas são representadas inicialmente por este conjunto reduzido de características. A imagem que representa a

consulta do usuário também.

Teste Quick-and-Dirty – Idéia Fundamental

Somente imagens próximas à imagem dada; neste espaço reduzido de

características; são consideradas;

e somente para elas a distância real para a imagem dada é calculada.