Master’s Dissertation

Low-Cost Visual Feature Representations for Image Retrieval

Representações de Características Visuais de Baixo Custo para Recuperação de Imagens

Type: Master’s Dissertation (178 pages, written in English)
Institution: Universidade Federal de Minas Gerais (UFMG)
Program: Graduate Program in Computer Science
Location: Belo Horizonte, Minas Gerais, Brazil
Date: December 2015

Author: Ramon Figueiredo Pessoa
Advisor: Jefersson Alex dos Santos
Co-Advisor: William Robson Schwartz

Abstract

This work addressed two research issues in order to investigate and to propose effective solutions for image retrieval on mobile devices: 1) low-cost representation for mobile image search and 2) spatial visual feature extraction.

First, we test twenty mid-level representations of binary descriptors, ten color descriptors, five texture descriptors and two shape descriptors in ten datasets, considering the trade-off configuration regarding effectiveness, efficiency, and compactness of visual features.

Finally, we propose two approaches of spatial bags of visual words called BOBGrid (spatial Bag Of BIC Grid) and BOBSlic (spatial Bag Of BIC Slic) and compare them with our baselines. In statistical analyzes, BOBGrid and BOBSlic achieved processing results and performed better than our baselines WSA and BOSSANova.

Resumo

Este trabalho abordou duas questões de pesquisa com o objetivo de investigar e propor soluções eficazes para recuperação de imagens em dispositivos móveis: 1) representação de baixo custo para busca de imagens em dispositivos móveis e 2) extração espacial de características visuais.

Primeiro, testamos vinte representações de nível médio de descritores binários, dez descritores de cor, cinco descritores de textura e dois descritores de forma em dez conjuntos de dados, considerando a configuração de compensação em relação à eficácia, eficiência e compacidade das características visuais.

Por fim, propomos duas abordagens de sacolas espaciais de palavras visuais chamadas BOBGrid (sacola espacial de BIC Grid) e BOBSlic (sacola espacial de BIC Slic) e as comparamos com nossas linhas de base. Em análises estatísticas, BOBGrid e BOBSlic alcançaram resultados de processamento e tiveram desempenho superior às nossas linhas de base WSA e BOSSANova.

Resources

BibTeX

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December 2015