III WVC 2007 - Iris.sel.eesc.sc.usp.br - USP

WVC'2007 - III Workshop de Visão Computacional, 22 a 24 de Outubro de 2007, São José do Rio Preto, SP.O Algoritmo utilizado é o descrito noQuadro 1.1.- Tabela_combinatória (CaracterísticasImagem Consulta, Características dasimagens no banco de dados)Experimento 1.1-Retornar todas asimagens de um objeto utilizando duasimagens consulta deste objeto2.- Inicializar o Raio Busca com 0.003.- Enquanto a pesquisa não seja abordadopelo usuário3.1 Incrementar o raio de busca em 0.013.2 Para cada combinação da tabelacombinatória3.2.1 Buscar imagens pela distanciaeuclidiana( tabela combinatória,raio de busca)3.2.2 Se a Imagem não está no bancode dados de imagens recuperadasentão incluir e exibir.Quadro 1 – Pseudo-código para abusca CBIR combinatóriaPrecicion0,60,50,40,30,20,10Recall precision0 0 0,2 0,4 0,4 0,6 0,6 0,6 0,8 1RecallExperimento 1.2- Retornar todas asimagens do objeto utilizando uma imagemconsulta4. ResultadosAs curvas Recall Precision indicam aeficiência da recuperação, onde o eixo xindica a porcentagem de imagensrecuperadas entre o total de imagensdesejadas. Este eixo encerra com o índice1, que em escala normalizada indica que100% das imagens foram recuperadas.Precicion0.50.40.30.20.10R ecall precision0 0 0.2 0.2 0.2 0.2 0.2 0.4 0.6 0.8RecallO eixo Y indica a porcentagem deacerto das imagens retornadas. O limitedesta escala 1 (normalizada) significa100% de acerto para as imagensretornadas para o dado momento dapesquisa.No experimento 1 se buscou duasimagens de um mesmo objeto, paracomparar a eficiência da pesquisa emrelação à uma busca tradicional com 1imagem deste mesmo objeto.Figura 3. Busca de diferentesimagens de mesmo objeto X Busca deuma imagem do objetoO resultado mostra que o desempenhoda pesquisa foi relativamente melhor noCBIR com 2 imagens consulta, com cercade 35% de acertos quando havia 28% dasimagens recuperadas, enquanto em buscascom 1 imagem consulta foi obtido 15%219