Defesa de Dissertação de Mestrado: André Willik Valenti
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Defesa de Diossertação de Mestrado: Fernando Cesar Akune
Indexação Multimídia Escalável e Busca por Similaridade Em Alta Dimensionalidade.
| What | Defesa de Mestrado |
|---|---|
| When |
01/08/2011 from 10:00 to 12:00 |
| Where | Auditório do IC - Sala 85 - IC 2 |
| Add event to calendar |
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|
A disseminação de grandes coleções de arquivos de imagens, músicas e vídeos tem aumentado a demanda por métodos de indexação e sistemas de recuperação de informações multimídia. No caso de imagens, os sistemas de busca mais promissores são os chamados “baseados no conteúdo”, que ao invés de usarem descrições textuais, utilizam vetores de características, que são representações de propriedades visuais, como cor, textura e forma. A comparação dos vetores de características da imagem de consulta e das imagens de uma base de dados é implementada através da busca por similaridade. A sua forma mais comum é a busca pelos k vizinhos mais próximos, ou seja, encontrar os k vetores mais próximos ao vetor da consulta. Em grandes bases de imagens, um índice é indispensável para acelerar essas consultas. O problema é que os vetores de características podem ter muitas dimensões, o que afeta gravemente o desempenho dos métodos de indexação. Acima de 10 dimensões, geralmente é preciso recorrer aos métodos aproximados, sacrificando a precisão em troca da rapidez. Dentre as diversas soluções propostas, existe uma abordagem baseada em curvas fractais, como as curvas de Peano. Essas curvas permitem mapear pontos de um espaço multidimensional em uma única dimensão, de maneira que os pontos próximos na curva correspondam a pontos próximos no espaço. O grande problema dessa alternativa é a existência de regiões de descontinuidade nas curvas, pontos próximos dessas regiões não são mapeados próximos na curva.
A principal contribuição deste trabalho é um método de indexação de vetores de características de alta dimensionalidade, que utiliza uma curva de Peano e múltiplos representantes para os dados. Esse método, chamado MONORAIL, gera os representantes explorando as propriedades geométricas da curva. Isso resulta em um ganho na eficácia da busca por similaridade, quando comparado com método de referência. Outra contribuição não trivial deste trabalho é o rigor experimental usado nas comparações, os experimentos foram cuidadosamente projetados para garantir resultados estatisticamente significativos. A escalabilidade do MONORAIL é testada com três bases de dados de tamanhos diferentes, a maior delas com mais de 130 milhões de vetores.
Concurso Público para Professor Doutor - MS-3
