Um estudo sobre categorização de mídias através do método de Latent Dirichlet Allocatio / A study on media categorization using the latent Dirichlet allocation method

AUTOR(ES)
FONTE

IBICT - Instituto Brasileiro de Informação em Ciência e Tecnologia

DATA DE PUBLICAÇÃO

12/07/2010

RESUMO

Com o crescimento das bases de imagem digitais, motivado principalmente pela popularização da World Wide Web, bem como a massificação de dispositivos de captura digital de imagens, o processamento e extração de informações semânticas destas imagens cresce em importância. A informação encerrada nestas imagens não tem significado semântico imediato, sendo necessário o uso de técnicas para capturá-la. A abordagem trivial, que envolve a anotação das imagens por humanos se torna falha à medida que o tamanho das bases cresce, sendo necessário voltar-se para métodos mais sofisticados. Esta dissertação estudou a aplicação do método Latent Dirichlet Allocation em bases de imagens digitais, verificando a performance do algoritmo utilizando quatro métodos distintos de criação de dicionários visuais. Este trabalho mostrou que a combinação de diferentes descritores capturando aspectos distintos das imagens, para a construção de classificadores pelo método Latent Dirichlet Allocation é capaz de obter taxas de acerto médias na faixa de 90%, ainda que cada classificador individualmente não tenha desempenho muito superior à chance. Ainda, os experimentos realizados demonstraram que a influência do tamanho do dicionário e número de tópicos não é significativa, sendo possível construir classificadores com poucos tópicos latentes a partir de poucas palavras visuais, e portanto, eficientes.

ASSUNTO(S)

categorização de imagens visão por computador recuperação da informação image categorization computer vision information retrieval

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