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

dc.creatorPedronette, Daniel Carlos Guimarães, 1983-
dc.date2012
dc.date2017-04-01T09:45:47Z
dc.date2017-06-09T15:07:57Z
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dc.date.accessioned2018-03-29T02:20:16Z
dc.date.available2018-03-29T02:20:16Z
dc.identifierPEDRONETTE, 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.bibliotecadigital.unicamp.br/document/?code=000869220>. Acesso em: 1 abr. 2017.
dc.identifierhttp://repositorio.unicamp.br/jspui/handle/REPOSIP/275697
dc.identifier.urihttp://repositorioslatinoamericanos.uchile.cl/handle/2250/1314390
dc.descriptionOrientador: Ricardo da Silva Torres
dc.descriptionTese (doutorado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação
dc.descriptionResumo: 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
dc.descriptionAbstract: 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
dc.descriptionDoutorado
dc.descriptionCiência da Computação
dc.descriptionDoutor em Ciência da Computação
dc.format178 p. : il.
dc.formatapplication/octet-stream
dc.languagePortuguês
dc.publisher[s.n.]
dc.subjectSistemas de recuperação da informação
dc.subjectRecuperação da informação
dc.subjectImagens - Recuperação
dc.subjectProcessamento de imagens
dc.subjectReconhecimento de padrões
dc.subjectInformation storage and retrieval systems
dc.subjectInformation retrieval
dc.subjectImage - Retrieval
dc.subjectImage processing
dc.subjectPattern recognition
dc.titleExploiting 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
dc.titleExplorando informações contextuais para reclassificação de imagens e agregação de listas em tarefas de recuperação de imagens
dc.typeTesis


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