Um mecanismo para automatizar a criação dos metadados das imagens de bibliotecas digitais e prover buscas por conteúdo

Abstract

Resumo: Metadados são informações geralmente textuais vinculadas a recursos a fim de, sobretudo, promovermeios para sua recuperação. Metadados são particularmente importantes para recursos visuais que semantêm sem nenhum texto, sendo, dessa forma, virtualmente irrecuperáveis. Bibliotecas Digitais utilizammetadados para fornecer meios para descrição e recuperação de seus recursos. Tais metadados são geralmente criados por profissionais, exigindo esforço, dedicação e tempo de pessoas experientes. Além disso,a descrição manual e textual de uma imagem pode trazer problemas quanto à subjetividade humana.Assim, torna-se necessário encontrar meios mais baratos, rápidos e eficientes para se criar metadados,e também para a indexação automática. A área de Recuperação de Imagens por Conteúdo surgiu paratentar superar estas dificuldades. Nesse caso, ao invés de serem anotadas por palavras-chaves, as imagenssão indexadas pelo seu próprio conteúdo visual. Atualmente existem inúmeros algoritmos para extraçãode características visuais de imagens. Logo, esse trabalho tem como objetivo propor um mecanismo degeração automática de metadados de imagens das Bibliotecas Digitais através de características extraídaspor algoritmos, facilitando e acelerando a criação desses metadados, e enriquecendo-os com novos elementos, a fim de prover uma melhor descrição das imagens. Imagens médicas serão utilizadas como exemplo.As características de conteúdo extraídas irão servir como indexadores mais precisos às imagens, complementando os tradicionais descritores qualitativos, e também permitirão que as imagens das BibliotecasDigitais sejam recuperadas com base em similaridades, dada uma imagem exemplo. Logo, Provedores de Serviços serão capazes de realizar Buscas por Similaridade, uma importante ferramenta para aumentar aprecisão das buscas às imagens.

Abstract: Metadata is generally textual information attached to a resource to aid its identification and retrieval. Metadata is particularly important for visual resources that might otherwise stand alone without any text, and therefore be virtually irretrievable. Digital Libraries of images use metadata to describe and improve resource retrieval. Experienced professionals, demanding effort, dedication and time, generally create metadata. Besides, the manual and textual description can create problems related to the human subjectivity. In the meantime, the generation, manipulation and retrieval of metadata automatically is cheaper, faster and efficient. So, it’s necessary find conditions to automate the metadata creation and promote automatic indexing. The Content-based Image Retrieval area arose to try reducing the difficulties of image metadata creation. In this case, instead of annotate by keywords, the images are indexed by their own visual content. Recently several automated image-processing algorithms have been developed to image content extraction. So, the objective of this work is to propose a mechanism to automate the digital library image metadata creation through content features extracted by algorithms, accelerating and making easy the metadata creation, and enriching its with new elements, to provide a better description of the images. Medical images will be used as example. The extracted content features will serve as more precise image content indexes, complementing the traditional qualitative descriptions, and will allow the retrieval of images in digital libraries, based on similarities with a given image. Thus, Services Providers will be able to provide searches based on similarities, an important tool to increase the search of the images accuracy.