High level visual information retrieval system

  1. García Pérez, David
unter der Leitung von:
  1. Antonio Mosquera González Doktorvater

Universität der Verteidigung: Universidade de Santiago de Compostela

Fecha de defensa: 24 von November von 2008

Gericht:
  1. Álvaro Barreiro García Präsident/in
  2. David Enrique Losada Carril Sekretär
  3. Diego Cabello Ferrer Vocal
  4. Alberto del Bimbo Vocal
  5. Juan Manuel Fernández Luna Vocal
Fachbereiche:
  1. Departamento de Electrónica e Computación

Art: Dissertation

Teseo: 153282 DIALNET

Zusammenfassung

La recuperación de imágenes por contenido ha sido un campo activo de investigación en los últimos años. Muchas y diferentes soluciones han sido propuestas para mejorar el rendimiento del proceso de búsqueda, pero gran parte de ese trabajo se ha focalizado en subpartes del proceso de búsqueda, consiguiendo soluciones para aspectos concretos (es decir, extracción de características, medidas de similaridad, indexado, etc...) En esta tesis, se presenta una revisión de las principales soluciones para la recuperación de imágenes por contenido especificando algunos de los principales problemas. Después, proponemos una solución original para la extracción de objetos relevantes en una imagen y su comparación en aplicaciones de recuperación, y se presenta un sistema de recuperación de imágenes completo que emplea dichas aproximaciones (incluyendo medidas de similaridad y indexado de imágenes). En partícular, los objectos de las imágenes son representados por un modelo deformable bidimensional, conocido como "malla activa" capaz de adaptarse a zonas relevantes de las imágenes de acuerdo a la información cromática y de formas de las mismas. Se ha extendido el modelo permitiendo a las mallas activas romperse, incrementando de esta forma su capacidad para adaptarse a objetos con formas complejas. Una medida de similaridad entre mallas activas ha sido definida y empleada para combinar el proceso de recuperación con una eficiente estructura de indexado. El sistema propuesto ha sido expermientado en dos grandes bases de datos publicamente disponibles, conocidas como, la ETH-80 y la ALOI.