1. Análise e Comparação de
Métricas de Similaridade

2. Sumário
• Introdução
• Motivação
• Objetivos
• CBIR
• Consultas por Similaridade
• Extração de Características
• Funções de Distância
• Medidas de Avaliação
• Metodologia Experimental
• Resultados
• Trabalhos Futuros
• Conclusão 2

3. • Problema de busca textual pode ser muito
imprecisa.
• Utiliza sistemas CBIR (Content-based Image
Retrieval).
• Extrair as características e aplicar as funções
de distância retornando a similaridade.
3

4. • O avanço tecnológico promoveu um aumento nas
bases de dados em diversas áreas do conhecimento.
• Incentivando o desenvolvimento de ferramentas para a
recuperação de imagens.
• Utiliza características ajustadas visando diminuir o
gap semântico.
4

5. • Analisar o relacionamento entre uma dada
função de distância e as características
extraídas das imagens.
• Resaltando que o objetivo não é substituir o
médico no diagnóstico dado ao paciente.
5

6. 6

7. • Representar de forma numérica sucinta de uma
imagem ou parte dela (região de interesse)
• COR
Histograma de Níveis de Cinza
• FORMA
Momentos de Zernike
• TEXTURA
Matrizes de Co-ocorrência
7

8. • Leva em conta o quanto duas imagens são
parecidas entre si feitas por uma função que
retorna o valor de distância entre elas.
• A representação de uma imagem através de
suas características não é suficiente para
determinar a similaridade.
8

9. • Na literatura são encontrados vários tipos de funções
de distância como por exemplo: Família Minkowsky,
Mahalanobis, Canberra, Quadrática, Correlação e
Chi-quadrado.
• Euclidiana
o Intuitiva
o Mais utilizada
9

10. Função de Distância
10 15 20
10

11. 11

12. • Uma abordagem bastante simples e difundida
para avaliar e analisar os resultados são os
conceitos de Precisão e Revocação.
Conj. Recuperado Relevantes
Conj. Recuperado
Conj. Relevantes
12

13. • Base ALOI
13

14. • Base Imagens Médicas
14

15. • Foram extraídos as 3 características das imagens.
• Aplica-se as 4 funções de distâncias
implementadas.
• Gera-se várias consultas por similaridade.
• Com os resultados das consultas aplica-se a
formula de precisão.
15

16. 80.00%
70.00% 67.18%
60.00%
55.90%
52.28%
49.80% 50.12% 49.90%
50.00% 47.79% 46.75%
44.44% 43.61% 43.13%
Histograma de níveis de Cinza
40.00% 38.37%
Matriz de Co-ocorrência
Momentos de Zernike
30.00%
20.00%
10.00%
0.00%
16
Manhattan Euclidiana Cherbyschev Camberra

17. 80.00%
70.00% 67.18%
60.00%
55.90%
52.28%
49.80% 49.90% 50.12%
50.00% 47.79%
46.75%
44.44% 43.61%
43.13%
Manhattan
40.00% 38.37% Eucli
Cherbyschev
Camberra
30.00%
20.00%
10.00%
0.00%
17
Histograma de níveis de Cinza Matriz de Co-ocorrência Momentos de Zernike

18. 60.00%
57.05% 56.73%
50.33%
50.00% 48.70%
41.02%
39.55% 40.13%
40.00%
36.29%
35.31%
31.92% 32.44%
Histograma de níveis de Cinza
30.00% 28.50%
Matriz de Co-ocorrência
Momentos de Zernike
20.00%
10.00%
0.00%
18
Manhattan Euclidiana Cherbyschev Camberra

19. 60.00%
57.05% 56.73%
50.33%
50.00% 48.70%
41.02%
40.13% 39.55%
40.00%
36.29%
35.31%
31.92% 32.44%
Manhattan
30.00% 28.50% Euclidiana
Cherbyschev
Camberra
20.00%
10.00%
0.00%
19
Histograma de níveis de Cinza Matriz de Co-ocorrência Momentos de Zernike

20. • Implementar novas funções de distâncias e
extratores.
• Técnicas que interagem com a percepção
humana (Relevance Feedback).
• Técnicas de refinamento das pesquisas.
20

21. 21

22. BUENO, J. M. Suporte à Recuperação de Imagens Medica baseada
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FELIPE, J. C. Desenvolvimento de métodos para
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22

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