Um Mecanismo de realimentação de relevâncias para recuperação de informações visuais utilizando feições a partir de imagens JPEG

Abstract

Esta dissertação propõe e discute um mecanismo de realimentação de relevâncias (i. e. “Relevance Feedback”). A técnica de realimentação de relevâncias foi introduzida inicialmente em meados dos anos 60, como uma estratégia para refinamento de consultas para a recuperação de informações. Como uma técnica de refinamento de consultas, foi aplicada inicialmente em sistemas de recuperação de informações textuais. Neste caso, os termos ou expressões consideradas importantes, são utilizados na formulação de uma nova consulta. Ao surgirem os sistemas de recuperação de informação visual baseada em conteúdo (CBVIR), houve a necessidade de serem introduzidos novos elementos associados a esse processo de reformulação de consultas, de tal forma que fossem utilizados não apenas as informações de alto nível, como os termos e expressões. Esses novos elementos passaram a considerar também a subjetividade de percepção humana em relação ao conteúdo visual. Neste trabalho, apresenta-se um processo de extração e representação desse conteúdo, através da utilização de feições (conteúdo) de cor e textura, extraídos de imagens JPEG, uma vez que no processo de compressão de imagens nesse formato, utiliza-se coeficientes da Transformada Discreta do Cosseno (DCT), sendo, portanto esses coeficientes utilizados como elementos que possuem as informações associadas a cor e textura na imagem. Além da DCTé utilizada a Transformação Mandala [YSH 83] no processo de agrupamento de somente 10 coeficientes, com o objetivo de produzir 10 imagens com resoluça menor que a imagem original, mas que representam cada uma, o conteúdo de uma frequência particular da imagem original. A escolha por uma representação como essa,é a garantia de uma redução significativa na quantidade de dados a serem processados. Entretanto, a representação obtida nesse formato para as imagens,é com base em conteúdo global de cor e textura, o que pode produzir resultados insatisfatórios. A introdução de um mecanismo de realimentação de relevâncias, associado à representação utilizada, permite contornar a dificuldade apontada acima, através da obtenção de consultas subsequentes, selecionando os objetos mais relevantes, assim como menos objetos não relevantes, utilizando o conhecimento do usuário de forma interativa no refinamento de consultas para recuperação de informações visuais.