Por favor, use este identificador para citar o enlazar este ítem: https://repositorio.unipampa.edu.br/jspui/handle/riu/3330
Tipo: Trabalho de Conclusão de Curso
Título : OpenVT: aplicação escalável de código aberto para busca de imagens semelhante utilizando árvore de vocabulário
Autor(es): Paz, Giulliano Lyra
Primeiro Orientador: Thielo, Marcelo Resende
Resumo: 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.
Resumen : Content-based image retrieval (CBIR) is the application of computer vision techniques to the image recovery problem. ”Content-based” means that information contained in the images - features - is used to perform the searches. This type of search system can be used for numerous purposes, such as verifying that images are being used without authorization, locating people and objects in movies and videos, and searching for landmarks such as real estate and sights. Commonly encountered CBIR applications use patented algorithms or have their codes closed. With this in mind, the objectives of this work are: the construction of an image search engine, which is scalable to a lot of images and is also robust to the different conditions that an image can find, such as scale, rotation and lighting; besides verify the possibility of using only open source methods, resulting in an open source application with satisfactory performance, seeking to foster and help future developments. Thinking about efficiency and scalability as main features, the method proposed by Nister e Stewenius (2006) - vocabulary tree - was defined as the basis for this work. In order to reach the proposed objectives, a survey was made of related works in order to discover the main gains and challenges of using vocabulary trees as a base structure. After investigating and specifying the functionalities, the proposed application was developed, aiming for efficiency, agility and flexibility. The three main tasks that this work focused on were: image feature extraction, building of the vocabulary tree and score system. To evaluate the efficiency of the application resulting from this work, this was compared with patented algorithms and the state-of-the-art in image recognition. Finally, it was possible to conclude that quality and efficient applications can be created using only open source methods and that vocabulary trees are adaptable and flexible structures with diverse applications and excellent search performance.
Palabras clave : Ciência da computação
Vocabulário
Código aberto
Escala
Computer science
Vocabulary
Open code
Scale
CNPQ: CNPQ::CIENCIAS EXATAS E DA TERRA
Idioma: por
metadata.dc.publisher.country: Brasil
Editorial : Universidade Federal do Pampa
Sigla da Instituição: UNIPAMPA
Campus: Campus Alegrete
Citación : PAZ, Giulliano Lyra. OpenVT: aplicação escalável de código aberto para busca de imagens semelhante utilizando árvore de vocabulário. 87 p. 2018. Trabalho de Conclusão de Curso (Graduação em Ciência da Computação) – Universidade Federal do Pampa, Campus Alegrete, Alegrete, 2018.
Tipo de acesso: Acesso Aberto
URI : http://dspace.unipampa.edu.br:8080/jspui/handle/riu/3330
Fecha de publicación : 28-jun-2018
Aparece en las colecciones: Ciência da Computação

Ficheros en este ítem:
Fichero Descripción Tamaño Formato  
Giulliano Lyra Paz 2018.pdf6.2 MBAdobe PDFVisualizar/Abrir


Los ítems de DSpace están protegidos por copyright, con todos los derechos reservados, a menos que se indique lo contrario.