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dc.creatorPlanas, Adrián Nicolás
dc.creatorPascal, Andrés Jorge
dc.creatorDe Battista, Anabella Cecilia
dc.creatorDíaz, Alejandra Alcira
dc.creatorHerrera, Norma Edith
dc.date.accessioned2016-07-04T23:03:20Z
dc.date.available2016-07-04T23:03:20Z
dc.date.issued2011-11-03
dc.identifier.citation1º Seminario Argentina-Brasil de Tecnologías de la Información y la Comunicación (2011)es_ES
dc.identifier.urihttp://hdl.handle.net/20.500.12272/870
dc.description.abstractEn la búsqueda de imágenes por similitud en grandes bases de datos, es tan importante la eficiencia del sistema como su eficacia. La eficacia depende principalmente del preprocesamiento de las imágenes, de la técnica de extracción de características y de la función de distancia o disimilitud que se emplee. Por otro lado, los factores de mayor relevancia para la eficiencia del proceso son el costo de la función de distancia y el tipo de índice que se utilice para acelerar la búsqueda. En este trabajo se propone y evalúa experimentalmente una implementación completa orientada al uso de índices métricos para la búsqueda de imágenes por similitud, que adapta métodos y técnicas existentes para integrar en forma eficiente y eficaz estos elementos.es_ES
dc.description.abstractEfficiency and effectiveness are both important issues in searching images by similarity in large databases. Efficiency depends mainly on preprocessing the images, features extraction techniques and the distance or dissimilarity function used. On the other hand, the factors most relevant to efficiency are the cost of the distance function and the index used to search. In this paper we propose and evaluate experimentally a complete implementation of similarity search of images using metric indexes and adapting methods and techniques to integrate efficiently and effectively these elements.es_ES
dc.formatapplication/pdf
dc.language.isospaes_ES
dc.rightsinfo:eu-repo/semantics/openAccesses_ES
dc.rights.urihttp://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/us/*
dc.subjectBúsquedas por similitudes_ES
dc.subjectRecuperación de imágeneses_ES
dc.titleBúsqueda por similitud para recuperación de imágeneses_ES
dc.typeinfo:eu-repo/semantics/conferenceObjectes_ES
dc.description.affiliationFil: Planas, Adrián Nicolás. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Base de Datos; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Pascal, Andrés Jorge. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Base de Datos; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: De Battista, Anabella Cecilia. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Base de Datos; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Díaz, Alejandra Alcira. Universidad Tecnológica Nacional. Facultad Regional Concepción del Uruguay. Departamento Ingeniería en Sistemas de Información. Grupo de Investigación en Base de Datos; Argentina.es_ES
dc.description.affiliationFil: Herrera, Norma Edith. Universidad Nacional de San Luis. Departamento de Informática; Argentina.es_ES
dc.description.peerreviewedPeer Reviewedes_ES
dc.type.versioninfo:eu-repo/semantics/acceptedVersiones_ES
dc.type.snrddocunento de conferenciaes_ES
dc.relation.referencesE. Chavez and G. Navarro. A Probabilistic Spell for the Curse of Dimensionality. Proc. 3rd Workshop on Algorithm Engineering and Experiments, 2001.es_ES
dc.relation.referencesJ. Puzicha, T. Hofmann and J. M. Buhmann. Non-parametric similarity measures for unsupervised texture segmentation and image retrieval. IEEE Computer Society Conference on Computer Vision and Pattern Recognition, pag. 267-272, 1997.es_ES
dc.relation.referencesJ. Smith. and S. Chang. Integrated spatial and feature image query. Multimedia Systems, vol. 7, pag.129-140, Marzo 1999.es_ES
dc.relation.referencesY. Rubner, J. Puzicha, C. Tomasi and J. Buhmann. Empirical Evaluation of Dissimilarity Measures for Color and Texture. Computer Vision and Image Understanding, 2001.es_ES
dc.relation.referencesA. Shahbahrami and D. Juurlink. Comparison Between Color and Texture Features for Image Retrieval. Proceedings of the 19th Annual Workshop on Circuits, Systems and Signal Processing, The Netherlands, November 2008.es_ES
dc.relation.referencesT. Deselaers, D. Keysers and H. Ney. Features for Image Retrieval: An Experimental Comparison. Information Retrieval, v.11 n.2, p.77-107, April 2008.es_ES
dc.rights.useNo comercial con fines académicos.es_ES
dc.rights.useAttribution-NonCommercial-NoDerivs 3.0 United States*


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