Búsqueda por similitud para recuperación de imágenes
- Autores
- Planas, Adrián Nicolás; Pascal, Andrés Jorge; De Battista, Anabella Cecilia; Díaz, Alejandra Alcira; Herrera, Norma Edith
- Año de publicación
- 2011
- Idioma
- español castellano
- Tipo de recurso
- documento de conferencia
- Estado
- versión aceptada
- Descripción
- En la búsqueda de imágenes por similitud en grandes bases de datos, es tan importante la eficiencia del sistema como su eficacia. La eficacia depende principalmente del preprocesamiento de las imágenes, de la técnica de extracción de características y de la función de distancia o disimilitud que se emplee. Por otro lado, los factores de mayor relevancia para la eficiencia del proceso son el costo de la función de distancia y el tipo de índice que se utilice para acelerar la búsqueda. En este trabajo se propone y evalúa experimentalmente una implementación completa orientada al uso de índices métricos para la búsqueda de imágenes por similitud, que adapta métodos y técnicas existentes para integrar en forma eficiente y eficaz estos elementos.
Efficiency and effectiveness are both important issues in searching images by similarity in large databases. Efficiency depends mainly on preprocessing the images, features extraction techniques and the distance or dissimilarity function used. On the other hand, the factors most relevant to efficiency are the cost of the distance function and the index used to search. In this paper we propose and evaluate experimentally a complete implementation of similarity search of images using metric indexes and adapting methods and techniques to integrate efficiently and effectively these elements.
Fil: Planas, Adrián Nicolás. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.
Fil: Pascal, Andrés Jorge. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.
Fil: De Battista, Anabella Cecilia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.
Fil: Díaz, Alejandra Alcira. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.
Fil: Herrera, Norma Edith. Universidad Nacional de San Luis. Departamento de Informática; Argentina.
Peer Reviewed - Materia
-
Búsquedas por similitud
Recuperación de imágenes - Nivel de accesibilidad
- acceso abierto
- Condiciones de uso
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Búsqueda por similitud para recuperación de imágenesPlanas, Adrián NicolásPascal, Andrés JorgeDe Battista, Anabella CeciliaDíaz, Alejandra AlciraHerrera, Norma EdithBúsquedas por similitudRecuperación de imágenesEn la búsqueda de imágenes por similitud en grandes bases de datos, es tan importante la eficiencia del sistema como su eficacia. La eficacia depende principalmente del preprocesamiento de las imágenes, de la técnica de extracción de características y de la función de distancia o disimilitud que se emplee. Por otro lado, los factores de mayor relevancia para la eficiencia del proceso son el costo de la función de distancia y el tipo de índice que se utilice para acelerar la búsqueda. En este trabajo se propone y evalúa experimentalmente una implementación completa orientada al uso de índices métricos para la búsqueda de imágenes por similitud, que adapta métodos y técnicas existentes para integrar en forma eficiente y eficaz estos elementos.Efficiency and effectiveness are both important issues in searching images by similarity in large databases. Efficiency depends mainly on preprocessing the images, features extraction techniques and the distance or dissimilarity function used. On the other hand, the factors most relevant to efficiency are the cost of the distance function and the index used to search. In this paper we propose and evaluate experimentally a complete implementation of similarity search of images using metric indexes and adapting methods and techniques to integrate efficiently and effectively these elements.Fil: Planas, Adrián Nicolás. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.Fil: Pascal, Andrés Jorge. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.Fil: De Battista, Anabella Cecilia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.Fil: Díaz, Alejandra Alcira. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Bases de Datos; Argentina.Fil: Herrera, Norma Edith. Universidad Nacional de San Luis. Departamento de Informática; Argentina.Peer Reviewed2016-07-04T23:03:20Z2016-07-04T23:03:20Z2011-11-03info:eu-repo/semantics/conferenceObjectinfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiondocunento de conferenciahttp://purl.org/coar/resource_type/c_5794info:ar-repo/semantics/documentoDeConferenciaapplication/pdfapplication/pdf1º Seminario Argentina-Brasil de Tecnologías de la Información y la Comunicación (2011)http://hdl.handle.net/20.500.12272/870spaE. Chavez and G. Navarro. A Probabilistic Spell for the Curse of Dimensionality. Proc. 3rd Workshop on Algorithm Engineering and Experiments, 2001.J. Puzicha, T. Hofmann and J. M. Buhmann. Non-parametric similarity measures for unsupervised texture segmentation and image retrieval. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pag. 267-272, 1997.J. Smith. and S. Chang. Integrated spatial and feature image query. Multimedia Systems, vol. 7, pag.129-140, Marzo 1999.Y. Rubner, J. Puzicha, C. Tomasi and J. Buhmann. Empirical Evaluation of Dissimilarity Measures for Color and Texture. Computer Vision and Image Understanding, 2001.A. Shahbahrami and D. Juurlink. Comparison Between Color and Texture Features for Image Retrieval. Proceedings of the 19th Annual Workshop on Circuits, Systems and Signal Processing, The Netherlands, November 2008.T. Deselaers, D. Keysers and H. Ney. Features for Image Retrieval: An Experimental Comparison. Information Retrieval, v.11 n.2, p.77-107, April 2008.info:eu-repo/semantics/openAccess2016-07-04T23:03:20Zhttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/No comercial con fines académicos.Attribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United Statesreponame:Repositorio Institucional Abierto (UTN)instname:Universidad Tecnológica Nacional2026-10-01T12:00:07Zoai:ria.utn.edu.ar:20.500.12272/870instacron:UTNInstitucionalhttp://ria.utn.edu.ar/Universidad públicaNo correspondehttp://ria.utn.edu.ar/oaigestionria@rec.utn.edu.ar; fsuarez@rec.utn.edu.arArgentinaNo correspondeNo correspondeNo correspondeopendoar:a2026-10-01 12:00:07.892Repositorio Institucional Abierto (UTN) - Universidad Tecnológica Nacionalfalse |
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