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Trabalho de Recuperação de Dados pelo Conteúdo

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    Trabalho da disciplina "Recuperação de Dados Pelo Conteúdo"
    Copyright (C) 2010 Arthur 'tureba' Nascimento <tureba@gmail.com>

    This program is free software: you can redistribute it and/or modify
    it under the terms of the GNU General Public License as published by
    the Free Software Foundation, version 3 of the License.

    This program is distributed in the hope that it will be useful,
    but WITHOUT ANY WARRANTY; without even the implied warranty of
    MERCHANTABILITY or FITNESS FOR A PARTICULAR PURPOSE.  See the
    GNU General Public License for more details.

    You should have received a copy of the GNU General Public License
    along with this program in a file called gpl.txt.
    If not, see <http://www.gnu.org/licenses/>.

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*       Trabalho da disciplina "Recuperação de Dados Pelo Conteúdo"      *
*     Arthur 'tureba' Nascimento - tureba@gmail.com - nº USP 5634455     *
*                   ICMC - USP - 2º Semestre de 2010                     *
*                    http://github.com/tureba/CBIR                       *
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Proposta:

  Implementar um sistema de recuperação de imagens por similaridade
de características. O sistema deve poder responder a duas perguntas
previstas: 1) Quais são as N imagens do BD que estão mais próximas da
imagem fornecida? e 2) Quais imagens do BD estão a até uma distância R
da imagem fornecida? Para ambas as perguntas, devem ser usados os vetores
de características extraídos de todas as imagens do BD e da imagem de
referência fornecida na consulta, assim como uma das funções de distância
escolhida no acionamento da busca.
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Requisitos:

- Interface com o usuário;
- Ao menos 4 funções de distância/similaridade;
- Ao menos 2 algoritmos de extração de vetores de características;
- E, ou o uso de uma estrutura de dados multidimensional;
- Ou a implementação de um algoritmo de realimentação de relevância.
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Progresso:

  O sistema está sendo desenvolvido em C++ com o auxílio da biblioteca Qt,
que implementa a interface, e da biblioteca arboretum, que fornece uma
estrutura de dados multidimensional customizável.

As funções de distância e similaridade implementadas até o momento foram:
 - Distância de Minkowski com parâmetro 2 (Distância Euclidiana);
 - Distância Irakura-Saito;
 - Divergência de Kullback-Leibler;
 - Dissimilaridade dos Cossenos.

As funções de extração de características implementadas até o momento:
 - Histograma;
 - Matriz de Co-Ocorrência com uma distância (1 pixel) e quatro
   ângulos (0, 45, 90 e 135).

Entre o uso de uma estrutura de dados muldidimensional e a implementação de
um algoritmo de realimentação de relevância foi escolhida a primeira opção
através do uso da biblioteca Arboretum, desenvolvida pelo GBDI/ICMC/USP, que
pode ser obtida de http://www.gbdi.icmc.usp.br/old/arboretum/ (ou uma versão
com correções minhas em http://github.com/tureba/arboretum).
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Para mais informações sobre o projeto, visite o repositório do autor:
        http://github.com/tureba/CBIR

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