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Introdução e Desafios emRecuperação de Imagens por Conteúdo
Prof. Dr. Rodrigo Tripodi [email protected]
www.rtcalumby.com.br
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Roteiro
● Introdução
● O que é Recuperação da Informação?● Dados vs. Informação● RI e a Web● RI Multimídia
● Recuperação de Imagens por Conteúdo● Descritores de Imagens● Procedimento e Arquitetura● Cenários e Desafios
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3
Motivação
● Tecnologias ● Captura● Armazenamento● Processamento de dados
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4
Motivação
● Tecnologias ● Captura● Armazenamento● Processamento de dados
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5
Motivação
● Tecnologias ● Captura● Armazenamento● Processamento de dados
● Grandes bases de dados● Como recuperar?
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6
Recuperação da Informação
Fonte: Baeza-Yates e Ribeiro-Neto – Modern Information Retrieval – The concepts and technology behind search. 2ed.
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7
O que é Recuperação da Informação?
● Estrutura● Análise● Organização● Armazenamento● Busca● Recuperação
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8
O que é Recuperação da Informação?
Fonte: Grossman and Frieder - Information Retrieval – Algorithms and Heuristics. 2ed.
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9
Características das informações
● Tipo● Estrutura● Contexto● Volume● Interação
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10
Tipos de dados
● Textos– Documentos inteiros– Informação contida em documentos– Metadados sobre documentos
● Recuperação multimídia– Imagens– Vídeos– Audio
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11
Estrutura dos dados
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12
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13
Estrutura dos dados
● Estruturados
● Semiestruturados
● Não estruturado
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Dados estruturados
● Modelo relacional● Esquema bem definido● Linguagem formal
● Representação● Manipulação
Cliente
Id Nome Endereço
Pedido
Id Data Id_Cliente
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15
Dados semiestruturados
● Esquema misturado com os dados● Auto descritivo● XML
Fonte: Elmasri e Navathe. Sistemas de Bancos de Dados. 6ed.
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Dados não estruturados
● Páginas web, livros, e-mails, etc.● HTML● Linguagem natural
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Motivação
● Aplicações da RI● Medicina● Biologia● Sensoriamento remoto● Bibliotecas digitais● Ambientes sociais● Web
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Recuperação de DadosX
Recuperação da Informação
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19
BD x RI
● Evidências● Metadados ou Conteúdo e estatísticas
● Conhecimento do esquema ou não● Consulta
● Linguagem formal ou Linguagem livre – Condições– Palavras-chave– Linguagem natural
● Resposta ● Exata ou Aproximada
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20
Contexto dos dados
● Repositório homogêneo - vertical● Ex.: Coleção de artigos médicos● Ex.: Imagens marinhas● Ex.: Contratos, e-mails e relatórios de uma empresa
● Repositório heterogêneo - horizontal● Ex.: Biblioteca digital de uma universidade● Ex.: Álbum das férias● Ex.: Páginas de um serviço de blogging
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21
Volume dos dados
● Crescimento acelerado● Número de páginas● Eventos de interação social
● Necessidades de algoritmos● Indexação, Caching e Agregação● Tolerância a falhas● Distribuídos e paralelos
● Ex.: Busca de arquivos em um computador● Ex.: Busca de arquivos em um rede P2P
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22ESCALA
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23
![Page 24: Introdução e Desafios em Recuperação de Imagens por Conteúdo](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022051520/58efc7e41a28abc5168b4657/html5/thumbnails/24.jpg)
24
Recuperação da Informaçãoe a Web
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25
RI e a Web
● Busca na Web é RI na prática
● Impactos● Informação ligada e distribuída
– Crawling → indexação● Tamanho da coleção e volume de consultas
– Escalabilidade
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RI e a Web
● Busca na Web é RI na prática
● Relevância● Web → meio de negócio
● Busca de preços, números de telefone, download de software
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RI e a Web
● Desafios● Grandes quantidades● Crawling● Criação e atualização de índices● Análise do conteúdo● Análise de hiperlinks
– Texto âncora– Página de destino– Links de saída e links de retorno
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Arquitetura de um sistema de RI
Fonte; Chap 01: Introduction, Baeza-Yates & Ribeiro-Neto, Modern Information Retrieval, 2nd Edition
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Recuperação Multimídia
● Imagens● Vídeos● Audio
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Recuperação Textual
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Recuperação Textual
● Vantagens● Abrange qualquer descrição● Adaptação ao usuário
● Desvantagens● Necessidade de anotação● Padrão de anotação● Subjetividade da interpretação● Sinônimos● Polissemia
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32
Exemplo
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Exemplo
Como descrever esta consulta?
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34
Exemplo
![Page 35: Introdução e Desafios em Recuperação de Imagens por Conteúdo](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022051520/58efc7e41a28abc5168b4657/html5/thumbnails/35.jpg)
35
Exemplo
![Page 36: Introdução e Desafios em Recuperação de Imagens por Conteúdo](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022051520/58efc7e41a28abc5168b4657/html5/thumbnails/36.jpg)
36
Exemplo
![Page 37: Introdução e Desafios em Recuperação de Imagens por Conteúdo](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022051520/58efc7e41a28abc5168b4657/html5/thumbnails/37.jpg)
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Recuperação baseada em Contéudo
● Similaridade do conteúdo (pixels)
● Dado um banco de imagens o usuário deseja recuperar imagens semelhantes a um determinado padrão de consulta● Cor● Forma● Textura● Relacionamento espacial
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38
ExemplosConsulta:
Resultados:
38
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39
ExemplosConsulta:
Resultados:
39
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40
ExemplosConsulta:
Resultados:
40
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41
Exemplos
Consulta:
Resultados:
41
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Descritores de Imagens
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Procedimento
Fonte: Eduardo Valle and Matthieu Cord. 2009. Advanced Techniques in CBIR: Local Descriptors, Visual Dictionaries and Bags of Features. In Proceedings of the 2009 Tutorials of the XXII Brazilian Symposium on Computer Graphics and Image Processing (SIBGRAPI-TUTORIALS '09). IEEE Computer Society, Washington, DC, USA, 72-78.
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44
Arquitetura
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45
Arquitetura
QUAIS OS DESAFIOS?
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Desafios em CBIR
lighthouse at the sea
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Desafios em CBIR
lighthouse at the sea
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Desafios em CBIR
lighthouse at the sea
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Desafios em CBIR
lighthouse at the sea
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Desafios em CBIR
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Low-level features vs. Concepts/preferences
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Desafios em CBIR
lighthouse at the sea
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sem
anti
c g
ap!
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52
Gap Semântico
● Diferentes pessoas → percepções distintas● Propriedades de baixo nível x valor semântico
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Desafios em CBIR
lighthouse at the sea
MULTIMODALITY
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54
Multimodalidade
● Múltiplas fontes de evidências
● Fusão de características● Visual + Textual
● Agregação de resultados
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55
Combinação de Características
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56
Combinação de Características
???
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57
Combinação de Características
● Aprendizado de métricas● Treinamento e teste● Seleção de características● Ajuste de pesos
● Fusão de dados de baixo nível
● Fusão de resultados● Agregação de rankings
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Desafios em CBIR
lighthouse at the sea
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Desafios em CBIR
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Desafios em CBIR
lighthouse at the sea
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- User subjectivity
- Difficulty on expressing needs
- Poorly defined queries
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61
Realimentação de Relevância
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Desafios em CBIRcolor
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RELEVANCE FEEDBACK
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Desafios em CBIRcolor
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lighthouse at the sea
● Per user system optimization
● Implicit/Explicit relevance assessments
● Online adaptiveness
– Learning-to-rank
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Desafios em CBIR
lighthouse at the sea
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Desafios em CBIR
lighthouse at the sea
Near duplicates!
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Desafios em CBIR
lighthouse at the sea
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“Oscar Niemeyer Buildings” on Google Images
With the “labeled for reuse” search option enabled - As of Oct 6, 2015
![Page 68: Introdução e Desafios em Recuperação de Imagens por Conteúdo](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022051520/58efc7e41a28abc5168b4657/html5/thumbnails/68.jpg)
“Oscar Niemeyer Buildings” on Google Images
- 24 images → 11 different buildigs out of hundreds → 46% of the ideal set
![Page 69: Introdução e Desafios em Recuperação de Imagens por Conteúdo](https://reader034.vdocuments.mx/reader034/viewer/2022051520/58efc7e41a28abc5168b4657/html5/thumbnails/69.jpg)
“Oscar Niemeyer Buildings” on Google Images
- 24 images → 11 different buildings out of hundreds → 46% of the ideal set
- 46% covering the same building(Oscar Niemeyer Museum in Curitiba, Paraná)
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Diversity Promotion
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Diversity Promotion
● Clustering
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Diversity Promotion
● Clustering
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Finalizando...
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Desafios Gerais
● Larga escala● Interatividade● Eficácia● Eficiência● Novidade● Diversidade
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Desafios da RI
● Múltiplos tipos de dados● Recuperação multilíngue● Dados georreferenciados● Informações em contextos
● Biologia● Medicina● Química● Agricultura● Jurídico
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Desafios em CBIR
● Desenvolvimento de descritores● Globais, locais, etc.
● Técnicas de aprendizado de máquina● Realimentação de relevância
● Aprendizado ativo
● Sumarização visual / Diversidade● Busca social● Meios de visualização e navegação
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Resumindo...
● Grandes quantidades de dados são geradas diariamente
● Diferentes tipos de objetos digitais
● Acesso eficaz e eficiente
● RI → Transformar a web em um repositório do conhecimento humano
● Há muito o que ser
● Estudado● Pesquisado● Desenvolvido
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Leitura Recomendada(R. T. Calumby et al.)
● Multimodalidade e Realimentação de Relevância● Multimodal retrieval with relevance feedback based on genetic programming.
Multimedia Tools and Applications, 69(3):991–1019, 2014.
● Diversificação de Resultados● Recod @ Mediaeval 2015: Diverse social images retrieval. In Working Notes of
the MediaEval 2015 Workshop, Wurzen, Germany, September 14-15, 2015.
● Diversidade e Interatividade● Diversity-driven learning for multimodal image retrieval with relevance
feedback. In IEEE International Conference on Image Processing, pages 2197–2201, 2014.
● Aprendizado Interativo● On Interactive Learning-to-Rank for IR: Overview, Recent Advances,
Challenges, and Directions. Neurocomputing. 2016.
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Prof. Dr. Rodrigo Tripodi [email protected]
Visite: www.rtcalumby.com.br
Desafios em Recuperação de Imagens por Conteúdo