Recuperación de Imágenes por Contenido Utilizando una Estructura de Datos Espacial Métrica

En el curso de Tópicos en Computación I realizamos un proyecto final con mis compañeros Murrugarra Llerena, Olivo Fukumoto y Linares Mestanza en este proyecto deberíamos aplicar alguna de las estructura de Datos Espacial desarrolladas en Laboratorio y fue de esa manera que realizamos este proyecto.

1. INTRODUCCION
   Nos ha pasado que cuando queremos buscar una imagen en Google tenemos que ingresar el nombre de la imagen (Ejemplo: gato) y los resultados son imágenes con el mismo nombre o con parte del nombre que ingresamos pero en muchos casos la imagen que nos devuelve no tiene nada que ver con la imagen que quisimos buscar esto sucede por que en la base de datos multimedia de imágenes sus elementos están indexados por sus nombres (sus clave son sus nombre). Ante este problema existe la recuperación de imágenes por contenido (28 de Abril del 2008 científicos de Google han sido capaces de desarrollar un algoritmo similar al PageRank pero que trabaja con el contenido de las imágenes y pronto podrán utilizar este tipo de tecnología).
   En nuestro caso utilizaremos una Estructura de Datos Espacial Métrica M-tree para almacenar las imágenes de acuerdo una distancia entre ellas que se obtendrá aplicando un filtro de Gabor y calculando su vector característico para así poder hallar sus distancias.



2. TRABAJOS PREVIOS
   Entre los trabajos previos podemos encontrar:
   Recuperación por contenido en bases de datos de imágenes basada en wavelets, Aplicación al Diseño del Textil, Manuel Agustí i Melchor Universidad Politécnica de Valencia: este trabajo estaba planteado para empresas más tradicionales de los sectores textil y cerámico que habían venido acumulando a lo largo de décadas un inmenso patrimonio compuesto por miles de muestras de telas y azulejos, deseaban tener a su disposición una base de datos multimedia para la recuperación según la textura que ellos requerían.
   También podemos encontrar Recuperación de Imágenes Médicas por Contenido Usando Indexamiento medico, Edwin A Niño, Universidad Nacional de Colombia: en este trabajo se necesitaba tener una gran cantidad de imágenes medicas guardadas para después poder comparar o buscar imágenes parecidas que sean de utilidad para los medico y tener así una idea mas experimentada según las enfermedades y tumores ya almacenados en la base de datos multimedia de imágenes medicas. Otro antecedente importante fue Bases de datos para Multimedia, Recuperación por Contenido, José Miguel Valiente González, Universidad Politécnica de Valencia España: ente trabajo solo se centro en el como poder recuperar imágenes por contenido.
   
   
3. PASOS PARA LA RECUPERACION DE IMAGENES POR CONTENIDO
   Para iniciar la recuperación de imágenes por contenido seguimos los siguientes pasos:
   · Construir M-tree con dos archivos: Archivo Registro (Informacion del objeto) y Archivo Indice (Nodos del M-tree).
   · Aplicar filtro de Gabor
   · Calcular Vector Característico

1. EXPERIMENTOS Y RESULTADOS
   Para la prueba de esta implementación se utilizaron 170 imágenes el tamaño de cada imagen fue de 200 * 200 se tomo en el filtro de Gabor orientaciones=5, escala=5, Ul = 0.1 (frecuencia espacial baja), Uh = 0.4 (frecuencia espacial alta), el T máximo en cada nodo del Mtree fue igual a 4, la distancia que se utilizo fue la distancia euclidiana.

1. EJECUTABLE
   Se desarrollo en c++ exactamente en wxdev c++ para insertar en la base de datos multimedia se ingresa en la ventana insertar .Para la busquecar en la ventana de busqueda se selecciona el numero de imagenes mas cercanas que se desea buscar ademas se puede visualizar la distancia de cada imagen que devuelve el programa.

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