Tipicamente, o resultado de uma consulta em um banco de dados de
imagens é um conjunto de imagens, mostradas em um
Visualizador. Infelizmente, estes conjuntos são usualmente extensos, o
que dificulta o processo de visualização e/ou exploração de
resultado. A técnica de apresentação de resultado mais comum é baseada
em se mostrar uma matriz de duas dimensões de versões em miniatura de
imagens~\cite{Flickner95,Ogle95}. Esta matriz é organizada de acordo
com a similaridade de cada imagem retornada em relação ao padrão de
consulta (i.e., da esquerda para direita, de cima para baixo).
Trata-se de uma matriz $n \times m$, onde a posição $(1,1)$ é ocupada
pela miniatura do padrão de consulta, a posição $(1,2)$ pela imagem
mais similar a ele, e assim por diante. Este método facilita a
visualização, permitindo aos usuários que eles percorram o conjunto de
imagens como se estivessem lendo um texto~\cite{Rodden01}. Esta
abordagem, entretanto, mostra as imagens com diferentes graus de
similaridade com a mesma distância da imagem de consulta: i.e.,
imagens $(1,2)$ e $(2,1)$ são mostradas com a mesma distância física
do padrão de consulta, mas a primeira é mais similar do que a
última. Outras abordagens para visualização tentam considerar a
similaridade relativa não somente entre o padrão de consulta e cada
imagem recuperada, mas também entre todas as imagens
retornadas~\cite{Santini01,Stan03}. Estas iniciativas têm como
desvantagem o fato de que imagens similares que são colocadas próximas
umas das outras parecem se sobrepor, sendo menos atraentes do que se
estivessem separadas~\cite{Rodden01}.

Recentemente foi proposta uma nova abordagem para estes problemas de
interação de usuários.  Esta abordagem é baseada na adoção de técnicas
de Visualização de Informação para prover usuários com apresentações
de resultados semanticamente enriquecidos, e novos tipos de mecanismos
de interação.  Visualização de Informação é um importante campo dentro
da Interação Humano-Computador (IHC), que objetiva o estudo e o uso de
representações visuais interativas para abstração de dados de modo a
ampliar cognição~\cite{Card99,Chi00,Shneiderman96}.

Basicamente, foram propostas duas técnicas de visualização baseadas em
Espiral e Anéis Concêntricos para explorar resultados em bancos de
dados de imagens. Estas técnicas possibilitam a usuários novos meios
de ranqueamento de imagens similares sem sobreposições.

O objetivo deste projeto é a especificação e implementação de novas
estruturas visuais para visualização de resultados em sistemas de
recuperação de imagens, e a realização de um estudo comparativo das
diferentes técnicas de visualização.