A Teaching Tool for Parasitology: Enhancing Learning with Annotation and Image Retrieval

Kozievitch, Nádia P.; Torres, Ricardo da S.; Andrade, Felipe S. P.; Murthy, Uma; Fox, Edward A.; Hallerman, Eric M.

doi:10.1007/978-3-642-15464-5_58

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“…In particular, within the context of the presented parasite domain (Kozievitch et al, 2010), the fusion of different sources centralizes the data, providing more information about CBIR services and metadata. This strategy can provide parasite experts with an integrated view on available datasets, which can foster knowledge sharing and dissemination.…”

Section: Xfusion Usagementioning

confidence: 99%

Exploring Data Fusion under the Image Retrieval Domain

Kozievitch

Hara

Nande

et al. 2014

Proceedings of the 16th International Conference on Enterprise Information Systems

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Advanced services in data compression, data storage, and data transmission have been developed and are widely used to address the required capabilities of an assortment of systems across diverse application domains. In order to reuse, integrate, unify, manage, and support heterogeneous resources, a number of works and concepts have emerged with the aim of facilitating aggregation of content and helping system developers. In particular, images, along with existing Content-Based Image Retrieval services, have the potential to play a key role in information systems, due to the large availability of images and the need to integrate them with existing collections, metadata, and available image manipulation softwares and applications. In this work, we explore a data fusion approach for solving data value conflicts in the context of image retrieval domain. In particular, we target the process of solving value conflicts resulted from different features integrating the data resulted from the Content-Based Image Retrieval process, along with the image metadata, provided from a number of sources and applications. Our approach reduces the need of human intervention for keeping a clean and integrated view of an image repository when new data sources are added to an image management system.

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Section: Xfusion Usagementioning

confidence: 99%

Exploring Data Fusion under the Image Retrieval Domain

Kozievitch

Hara

Nande

et al. 2014

Proceedings of the 16th International Conference on Enterprise Information Systems

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“…Para mais detalhes sobre o projeto, verifique a página do projeto 1 . O Superimposed Image Description and Retrieval Tool -SuperIDR é uma ferramenta de recuperac ¸ão e descric ¸ão de imagens [55,56,[78][79][80][81], desenvolvida com o objectivo de ajudar os usuários a trabalhar com as partes das imagens "in situ", onde é possível selecionar, anotar e recuperar partes de imagens no contexto da a imagem original. SuperIDR foi avaliada em dois cenários diferentes.…”

Section: Superimposed Image Description and Retrieval Tool -Superidrunclassified

“…No primeiro cenário, utilizamos a identificac ¸ão das espécies de peixes como tarefa acadêmica específica para testar o uso desta ferramenta. No segundo cenário, a ferramenta foi avaliada na Unicamp [55,56], comparando as características morfológicas de diferentes espécies de parasitas. A comparac ¸ão de espécies (Figura 3.1) é importante no domínio da parasitologia porque detalhes como formas (ovais, bastonete), fases (grávido ou maduro), número de dentes, etc.…”

Section: Superimposed Image Description and Retrieval Tool -Superidrunclassified

Objetos complexos em bibliotecas digitais

Kozievitch¹

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Atualmente, com os avanc ¸os tecnológicos, há disponível uma quantidade grande e heterogênea de dados multimídia. Estes dados podem ser provenientes de fontes diversificadas, desempenhando um papel fundamental em sistemas de informac ¸ão, tais como repositórios de Bibliotecas Digitais. Com o objetivo de reutilizar, integrar, agregar e unificar diferentes recursos sob o mesmo conceito, objetos complexos surgiram para facilitar a abstrac ¸ão de agregac ¸ões, utilizando componentes de diferentes domínios, e unificando-os sob o mesmo conceito. Em especial, os objetos complexos de imagens são um exemplo representativo de fonte de dados que geralmente é integrada com componentes heterogêneos, tais como metadados, links e softwares de manipulac ¸ão de imagem. A busca de imagens é um servic ¸o importante, amplamente explorado em sistemas de Biblioteca Digital. A recuperac ¸ão de imagens por conteúdo aborda a busca automática de imagens, considerando propriedades visuais (como textura e cor). Este trabalho trata de três aspectos relacionados a objetos complexos: (i) a formalizac ¸ão de conceitos; (ii) a comparac ¸ão de tecnologias relacionadas; e (iii) a especificac ¸ão e a implementac ¸ão de um protótipo, que encapsula e publica objetos complexos de imagens manipulados em sistemas de busca de imagens por conteúdo. A infraestrutura proposta baseia-se em uma estrutura de componentizac ¸ão específica -Digital Content Component (DCC) -para encapsular o processo de busca de imagens por conteúdo e o objeto complexo de imagem. Posteriormente, os dados são publicados como itens de um repositório de dados, usando o protocolo Open Archives Initiative Protocol for Metadata Harvesting (OAI-PMH). A soluc ¸ão proposta prevê (i) um acesso homogêneo ao processo de busca de imagens por similaridade, e fontes de dados (imagens, metadados e descritores); (ii) a distribuic ¸ão e coleta de metadados de objetos complexos de imagens, juntamente com as medidas de similaridade e vetores de características; e (iii) a centralizac ¸ão do processamento, encapsulamento, publicac ¸ão e coleta do objeto complexo de imagem. Finalmente, é ilustrado o reuso dos componentes da infraestrutura proposta no domínio de biodiversidade, na integrac ¸ão de bibliotecas digitais de impressões digitais, na busca multimodal e em estórias de vídeo.

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“…Segundo [41], objetos complexos podem ser definidos como uma única entidade que é composta de múltiplas partes, que podem ser outras entidades compostas ou uma entidade simples definida por si só como um objeto. Exemplos de aplicações que têm usado objetos complexos do tipo imagem incluem: gerenciamento de dados sobre espécies em sistemas de informação de biodiversidade [38,46]; gerenciamento de grandes coleções de impressões digitais [39] e gerenciamento de estórias de vídeos [37].…”

Section: Introductionunclassified

“…A anotação de imagens é uma prática cada vez mais comum para viabilizar a realização de buscas. Ela permite associar mais informações a uma imagem, como análises de regiões de interesse em imagens de sensoriamento remoto [18], ou análises de características morfológicas relevantes de seres vivos [38], entre outras. O serviço de anotação tem sido reconhecido como um dos mais importantes serviços em sistemas de bibliotecas digitais, para promover cooperação entre usuários e integração de recursos de informações heterogêneas [1,29].…”

Section: Introductionunclassified

Arcabouço para anotação de componentes de imagem

Muraro¹

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Com a disseminação de dispositivos mais baratos para sua aquisição, armazenamento e disponibilização, imagens vêm sendo utilizadas em várias aplicações (tais como comerciais, científicas, e pessoais). O uso de imagens nessas aplicações tem motivado a criação de objetos digitais heterogêneos. Imagens não são usadas isoladamente e podem compor outros objetos digitais. Esses novos objetos digitais são conhecidos como Objetos Complexos.Esta dissertação apresenta um arcabouço para anotação semântica automática de componentes de imagem, visando o seu uso na construção de objetos complexos. Esta proposta utiliza diversas formas de busca para encontrar termos para anotação: ontologias, busca por palavras-chaves e por conteúdo visual. Os termos encontrados são ponderados por pesos que definem sua importância, e são combinados por técnicas de fusão de dados em uma única lista de sugestões. As principais contribuições deste trabalho são: especificação do processo de anotação semântica automática de componentes de imagem, que considera o conteúdo visual da imagem, palavras-chaves definidas, ontologias e possíveis combinações envolvendo estas alternativas e especificação e implementação parcial de um arcabouço para anotação de objetos complexos de imagens encapsulados em componentes.

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A Teaching Tool for Parasitology: Enhancing Learning with Annotation and Image Retrieval

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Objetos complexos em bibliotecas digitais

Arcabouço para anotação de componentes de imagem

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