dc.contributor.advisor | Bellon, Olga Regina Pereira | pt_BR |
dc.contributor.other | Universidade Federal do Paraná. Setor de Ciências Exatas. Programa de Pós-Graduação em Informática | pt_BR |
dc.creator | Vieira, Everton Vidal | pt_BR |
dc.date.accessioned | 2024-02-19T13:07:40Z | |
dc.date.available | 2024-02-19T13:07:40Z | |
dc.date.issued | 2002 | pt_BR |
dc.identifier.uri | https://hdl.handle.net/1884/25120 | |
dc.description | Orientadora : Olga R. P. Bellon | pt_BR |
dc.description | Dissertação (mestrado) - Universidade Federal do Paraná, Setor de Ciências Exatas, Programa de Pós-Graduação em Informática | pt_BR |
dc.description.abstract | Resumo: A crescente facilidade de obtenção, geração e armazenamento de imagens abre a possibilidade para que novas aplicações sejam criadas, envolvendo principalmente a consulta, recuperação, análise e descoberta de conhecimento em grandes bases de imagens. Para extrair conhecimento dessa base, são necessários sistemas e algoritmos que possam ser aplicados a um grande volume de dados e ao mesmo tempo possam classificar, encontrar padrões e relacionamentos de maneira eficiente. Nesse contexto, uma nova tecnologia emerge, Mineração de Imagens, combinando técnicas de diversas áreas ou domínios. Esse trabalho tem dois objetivos principais: (1) apresentar os conceitos de Mineração de Imagens e seu relacionamento com outras disciplinas, e; (2) modelar e implementar uma ferramenta de Mineração de Imagens para ser aplicada a uma base de imagens de profundidade. Para atingir o primeiro objetivo, será apresentada uma revisão de algumas definições de Mineração de Dados e Visão Computacional, bem como as fases que compõem o processo de Mineração. Para alcançar o segundo objetivo, foi desenvolvida uma aplicação em Java que utiliza algoritmos de mineração como auxílio a um Sistema de Recuperação de Imagens por Conteúdo (SRIC), incorporando o conhecimento gerado no cálculo da similaridade entre imagens. | pt_BR |
dc.description.abstract | Abstract: The growing facility to obtain, generate and store images leads to the need of new applications related to query, retrieval, analysis and discovery of knowledge from large databases. In order to extract useful knowledge, it is necessary to develop systems and algorithms that work with huge amounts of data and solutions that are able to classify, find patterns and relationships efficiently. In this context, a new technology arises, Image Mining, combining techniques from different domains. This work has two main tasks or objectives: (1) to present a survey on Image Mining and its relationships with other disciplines, and; (2) to model and develop an Image Mining Tool and Architecture to be applied on a range image database. To accomplish the first task, a review is presented for some Data Mining and Machine Vision concepts and algorithms, as well as the phases that compose an Image Mining process. In order to perform the second task, a Java application that uses mining algorithms is developed to help a Content-Based Image Retrieval System (CBIR), using knowledge to compute similarity between images. | pt_BR |
dc.format.extent | xi, 99p. : il. | pt_BR |
dc.format.mimetype | application/pdf | pt_BR |
dc.language | Português | pt_BR |
dc.relation | Disponível em formato digital | pt_BR |
dc.subject | Sistemas de recuperação da informação | pt_BR |
dc.subject | Processamento de imagens - Técnica | pt_BR |
dc.subject | Visão por computador | pt_BR |
dc.subject | Ciencia da Computação | pt_BR |
dc.title | Mineração de imagens : conceitos e aplicação em sistemas de recuperação de imagens por conteúdo | pt_BR |
dc.type | Dissertação | pt_BR |