Estrutura da Base de Dados para Imagens e Localidades

Escolha de localidades Para cada localidade são selecionadas no mínimo 10 fotos Total de 20 localidades As fotos são externas Base de imagem de dados e localidades Relaciona imagens às localidades Proposta de estrutura da base de dados pelo professor Divisão em base query e results Diretório base para armazenar as imagens da base Subdiretório img para as imagens Dois subdiretórios de extratores de características extractor1 e extractor2 Os extratores analisam as imagens e extraem estatísticas para gerar a descrição ou índice da imagem extractor1 extractorn armazenam os arquivos txt com os descritores das imagens para cada extrator isto é a representação simplificada descritor que servirá de índice para o sistema de busca Diretório query para armazenar imagens da mesma localidade mas diferentes daquelas presentes na base Usado para testar o sistema Diretório results para gravar as imagens resultantes de consultas Ex uma vez que eu submeti uma imagem quero retornar as 5 mais relevantes o resultado deve ser jogado na pasta results caso tenha interface gráfica isso será mostrado na tela Pode ser dispensável com o uso de uma interface gráfica que exiba os resultados Funcionamento do sistema Processo de indexação Obtenção de uma representação simplificada para permitir buscas rápidas Comparação de assinaturas de imagens em vez de comparar pixel por pixel Cada imagem na base tem uma assinatura ou descritor que é um vetor de números reais Exemplo de descritor vetor com 256 elementos que descreve a distribuição de cores da imagem Uso de histograma normalizado para obter a distribuição de probabilidade das cores Busca de uma imagem Extração da assinatura da imagem de consulta Gera um vetor com 256 elementos Comparação da assinatura da imagem de consulta com as assinaturas das imagens na base Identificação das 10 ou 20 imagens com menor distância em relação à imagem de consulta Determinação da localidade das imagens na base A imagem mais similar é considerada da mesma localidade EXPLICAÇÃO COMO SERIA O SISTEMA O primeiro processo nós chamamos de indexação é o mesmo processo que ocorre quando você tem um sistema de busca ele tem que conceder uma representação simplificada que permite você fazer busca rápida quando você vai fazer uma busca de uma imagem você não fica comparando pixel por pixel você compara uma assinatura de uma imagem com assinatura de outra imagem em cada base de imagem terá uma assinatura com o índice o que também pode ser chamado de descritor onde ele na verdade é um vetor de números reais Ex uma imagem que possui resolução 1200x800 essa matriz que é a imagem ela vai ser resumida em um vetor com alguns números reais a ideia é uma distribuição das coressabendose que existem 256 níveis de cinza verificar quantos pixels tem a cor 0 cor preta quantos pixels tem a cor 255 com isso teremos um histograma porém iremos trabalhar com um histograma normalizado iremos dividir esses valores pelo total de pixels que a imagem tem assim teremos uma distribuição de probabilidade quantos por cento teremos da cor 0 quantos por cento teremos da cor 255 assim teremos um vetor com 256 posições que descreve a imagem Agora queremos fazer uma busca de uma imagem Ex Tirei uma foto quero verificar qual a imagem mais relevante e qual a localidade dessa região então você extrai dessa imagem extrai a assinatura dela ira gerar um vetor com 256 elementos e você vai varrer na sua base de dados quais são as imagens cuja a distância pode ser euclidiana de um vetor pro outro quais são as 10 ou 20 imagens que minimizam essa distância encontrando assim na base de imagem aquelas cujo o descritor delas é o mais próximo possível da minha query Dessa forma como as imagens da base estão rotulados pela localidade eu direi que a imagem mais similar é da mesma localidade