analise e comparação de métricas de similaridade
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Análise e Comparação de Métricas de Similaridade
Sumário • Introdução
• Motivação
• Objetivos
• CBIR
• Consultas por Similaridade
• Extração de Características
• Funções de Distância
• Medidas de Avaliação
• Metodologia Experimental
• Resultados
• Trabalhos Futuros
• Conclusão 2
• Problema de busca textual pode ser muito imprecisa.
• Utiliza sistemas CBIR (Content-based ImageRetrieval).
• Extrair as características e aplicar as funções de distância retornando a similaridade.
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• 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.
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• 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.
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• 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-ocorrência7
• 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.
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• 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
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Função de Distância
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• Uma abordagem bastante simples e difundida para avaliar e analisar os resultados são os conceitos de Precisão e Revocação.
Conj. Recuperado
Conj. Relevantes
Conj. Recuperado Relevantes
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• Base ALOI
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• Base Imagens Médicas
• 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.
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49.80%47.79% 46.75%
43.13%44.44% 43.61%
38.37%
49.90%
55.90%
52.28%50.12%
67.18%
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
80.00%
Manhattan Euclidiana Cherbyschev Camberra
Histograma de níveis de Cinza
Matriz de Co-ocorrência
Momentos de Zernike
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49.80%
44.44%
55.90%
47.79%
43.61%
52.28%
46.75%
38.37%
50.12%
43.13%
49.90%
67.18%
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
70.00%
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Histograma de níveis de Cinza Matriz de Co-ocorrência Momentos de Zernike
Manhattan
Eucli
Cherbyschev
Camberra
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57.05%
50.33%
40.13%
56.73%
41.02%
36.29%
28.50%
48.70%
35.31%
39.55%
31.92% 32.44%
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
Manhattan Euclidiana Cherbyschev Camberra
Histograma de níveis de Cinza
Matriz de Co-ocorrência
Momentos de Zernike
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57.05%
41.02%
35.31%
50.33%
36.29%
39.55%40.13%
28.50%
31.92%
56.73%
48.70%
32.44%
0.00%
10.00%
20.00%
30.00%
40.00%
50.00%
60.00%
Histograma de níveis de Cinza Matriz de Co-ocorrência Momentos de Zernike
Manhattan
Euclidiana
Cherbyschev
Camberra
• Implementar novas funções de distâncias e extratores.
• Técnicas que interagem com a percepção humana (Relevance Feedback).
• Técnicas de refinamento das pesquisas.
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BUENO, J. M. Suporte à Recuperação de Imagens Medica baseada
em Conteúdo através de Histogramas Métricos. Dissertação (Tese de
doutorado) — Universidade de São Paulo, 2002.
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