Exploiting contextual information for image re-ranking and rank aggregation in image retrieval tasks = Explorando informações contextuais para reclassificação de imagens e agregação de listas em tarefas de recuperação de imagens
Orientador: Ricardo da Silva Torres === Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação === Made available in DSpace on 2018-08-20T17:07:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedronette_DanielCarlosGuimaraes_D.pdf: 10238688 bytes, checksum: d7f661effb8fc3ce49cc7d4b11f6480e (M...
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ndltd-IBICT-oai-repositorio.unicamp.br-REPOSIP-2756972019-01-21T21:16:59Z Exploiting contextual information for image re-ranking and rank aggregation in image retrieval tasks = Explorando informações contextuais para reclassificação de imagens e agregação de listas em tarefas de recuperação de imagens Explorando informações contextuais para reclassificação de imagens e agregação de listas em tarefas de recuperação de imagens Pedronette, Daniel Carlos Guimarães, 1983- UNIVERSIDADE ESTADUAL DE CAMPINAS Torres, Ricardo da Silva, 1977- Gomes, David Menotti Júnior, José Fernando Rodrigues Carvalho, Marco Antonio Garcia de Santanchè, André Sistemas de recuperação da informação Recuperação da informação Imagens - Recuperação Processamento de imagens Reconhecimento de padrões Information storage and retrieval systems Information retrieval Image - Retrieval Image processing Pattern recognition Orientador: Ricardo da Silva Torres Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação Made available in DSpace on 2018-08-20T17:07:45Z (GMT). No. of bitstreams: 1 Pedronette_DanielCarlosGuimaraes_D.pdf: 10238688 bytes, checksum: d7f661effb8fc3ce49cc7d4b11f6480e (MD5) Previous issue date: 2012 Resumo: Sistemas de Recuperação de Images baseados no Conteúdo (Content-Based Image Retrieval - CBIR) têm como objetivo satisfazer as necessidades dos usuários a partir de especificações de consulta. Dado um padrão de consulta (e.g., uma imagem de consulta) como entrada, um sistema CBIR recupera as imagens mais similares em uma coleção considerando suas propriedades visuais. Como o maior interesse dos usuários diz respeito às primeiras posições da lista de imagens retornadas, a eficácia desses sistemas é extremamente dependente da acurácia da função de distância adotada...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital Abstract: Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems aims at meeting the user needs expressed in query specifications. Given a query pattern (e.g., query image) as input, a CBIR system retrieves the most similar images in a collection by taking into account image visual properties. Since users are interested in the images placed at the first positions of the returned ranked lists, accurately ranking collection images is of great relevance...Note: The complete abstract is available with the full electronic document Doutorado Ciência da Computação Doutor em Ciência da Computação 2012 2018-08-20T17:07:45Z 2018-08-20T17:07:45Z info:eu-repo/semantics/publishedVersion info:eu-repo/semantics/doctoralThesis PEDRONETTE, Daniel Carlos Guimarães. Exploiting contextual information for image re-ranking and rank aggregation in image retrieval tasks = Explorando informações contextuais para reclassificação de imagens e agregação de listas em tarefas de recuperação de imagens. 2012. 178 p. Tese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP. Disponível em: <http://www.repositorio.unicamp.br/handle/REPOSIP/275697>. Acesso em: 20 ago. 2018. http://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/275697 por info:eu-repo/semantics/openAccess 178 p. : il. application/octet-stream [s.n.] Universidade Estadual de Campinas. Instituto de Computação Programa de Pós-Gradução em Ciência da Computação reponame:Repositório Institucional da Unicamp instname:Universidade Estadual de Campinas instacron:UNICAMP |
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Previous issue date: 2012 === Resumo: Sistemas de Recuperação de Images baseados no Conteúdo (Content-Based Image Retrieval - CBIR) têm como objetivo satisfazer as necessidades dos usuários a partir de especificações de consulta. Dado um padrão de consulta (e.g., uma imagem de consulta) como entrada, um sistema CBIR recupera as imagens mais similares em uma coleção considerando suas propriedades visuais. Como o maior interesse dos usuários diz respeito às primeiras posições da lista de imagens retornadas, a eficácia desses sistemas é extremamente dependente da acurácia da função de distância adotada...Observação: O resumo, na íntegra, poderá ser visualizado no texto completo da tese digital === Abstract: Content-Based Image Retrieval (CBIR) systems aims at meeting the user needs expressed in query specifications. Given a query pattern (e.g., query image) as input, a CBIR system retrieves the most similar images in a collection by taking into account image visual properties. Since users are interested in the images placed at the first positions of the returned ranked lists, accurately ranking collection images is of great relevance...Note: The complete abstract is available with the full electronic document === Doutorado === Ciência da Computação === Doutor em Ciência da Computação |
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