Neste artigo, é apresentado uma proposta de plataforma de teste para implementações dequatro versões do extrator de característica descritor de cor dominante definido pelo padrão MPEG-7. A plataforma simula a tarefa de recuperação de imagem baseada em conteúdo e avalia tanto a qualidade das respostas fornecidas quanto o tempo médio de execução dos algoritmos. Foram conduzidos experimentos utilizando três conjuntos de dados reais e os resultados experimentais demonstram que a escolha da implementação do extrator de característica impactam tanto na etapa de extração dos vetores de características quanto no tempo de consulta.

A complexidade dos dados aumenta conforme as aplicações vão evoluindo, sendo sempre necessário desenvolver novas técnicas para o seu armazenamento e recuperação. Neste sentido, as buscas por similaridade têm se mostrado uma das melhores formas de se comparar/recuperar dados complexos. Contudo, ao serem aplicados em grandes conjuntos de dados, os operadores fundamentais de busca por similaridade têm sua expressividade reduzida, e os elementos recuperados tendem a ser muito similares entre si. Para solucionar este problema, vários pesquisadores têm considerado a inclusão de diversidade nas buscas por similaridade. O objetivo deste tipo de busca é encontrar um conjunto de elementos que sejam similares ao elemento de consulta ao mesmo tempo que sejam o mais diversos possível entre si. Enquanto uma busca por similaridade pode ser feita de forma simples, uma busca por similaridade com diversidade tende a ser mais complexa, pois se torna necessário comparar os elementos da resposta entre si e, portanto executar um número maior de comparações, o que torna a busca mais lenta e custosa. Na literatura são encontradas abordagens que visam reduzir os custo dessas buscas, uma delas é a de selecionar elementos candidatos. Neste caso, ao invés de utilizar todos elementos do conjunto de dados, apenas uma pequena amostra do conjunto é de fato utilizada pelos algoritmos de diversidade. O foco principal dessa dissertação é desenvolver abordagens de seleção de candidatos que sejam escaláveis e que permitam selecionar elementos candidatos de alta qualidade. Neste sentido, são apresentadas: uma nova estrutura de indexação baseada em particionamento hierárquico de dados; e três abordagens de seleção de elementos candidatos, que utilizam o particionamento gerado pela estrutura para encontrar de forma rápida elementos candidatos adequados.Palavras-chave: Buscas por similaridade, Busca por similaridade com diversidade, Busca em espaços métricos, Métodos de acesso métrico.

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