Agradeço ao meu esposo Paulo, por estar comigo em todos os momentos durante essa caminhada, pelo carinho, por entender as minhas dificuldades e estar sempre disposto a me apoiar. Você torna tudo mais fácil para mim! Agradeço aos meus pais, Pedro e Sandra, por, mesmo à distância, estarem sempre presentes, por acreditarem em mim, apoiarem minhas decisões e tornarem possível que eu finalizasse mais essa etapa de minha vida. Agradeço também à minha irmã Samira pelos momentos de descontração, por torcer por mim e estar sempre ao meu lado. Agradeço ao meu orientador, Prof. Dr. Rudinei Goularte, por me acompanhar durante todo esse processo. Agradeço pela paciência e compreensão nos momentos mais difíceis, pelos conselhos, sugestões e por me ajudar a crescer profissionalmente. Muito obrigada! Agradeço aos meus amigos pelas conversas, incentivos e pelos momentos de diversão. Agradeço ao pessoal do grupo de pesquisa pelas sugestões que ajudaram a aprimorar o trabalho. Agradeço ao ICMC por fornecer a estrutura necessária para a realização deste mestrado e aos funcionários da Seção de Pós-Graduação por estarem sempre dispostos a ajudar. Agradeço à FAPESP (processo nº 2012/19025-0) e ao CNPq pelo apoio financeiro. Por fim, agradeço a todos que direta ou indiretamente contribuíram para a conclusão deste trabalho. iii iv Resumo A área de Personalização de Conteúdo tem sido foco de pesquisas recentes em Ciências da Computação, sendo a segmentação automática de vídeos digitais em cenas uma linha importante no suporte à composição de serviços de personalização, tais como recomendação ou sumarização de conteúdo. Uma das principais abordagens de segmentação em cenas se baseia no agrupamento de tomadas relacionadas. Logo, para que esse processo seja bem sucedido, é necessário que as tomadas estejam bem representadas. Porém, percebe-se que esse tópico tem sido deixado em segundo plano pelas pesquisas relacionadas à segmentação. Assim, este trabalho tem o objetivo de desenvolver um método baseado nas características visuais dos quadros, que possibilite aprimorar a representação de tomadas de vídeos digitais e, consequentemente, contribuir para a melhoria do desempenho de técnicas de segmentação em cenas.