Please use this identifier to cite or link to this item: https://hdl.handle.net/10216/89352
Author(s): Eduardo Luís Almeida Rodrigues Barbosa
Title: Efficient Database Image Search
Issue Date: 2014-07-07
Abstract: Detecting and recognizing objects are two of the most important uses of vision systems in nature. In a highly industrialized and specialized society, it is not always sensible or feasible to rely solely on humans for the recognition of objects, both in the real world and in representations of it, such as digital pictures.The huge development in computing in recent years, particularly in mobile devices, has posed new possibilities and challenges for the use of the hardware present in smartphones, tablets and digital cameras. Some of the biggest advantages of these devices have to do with their increasing processing power and ability to take high definition photographs. This thesis explores some of the numerous algorithms and approaches that have been developed in this context, such as histrogram based (SIFT, SURF) and binary based descriptors (BRIEF, ORB) and quantization methods for local features (BOW, Fisher vector and vocabulary trees). Their main advantages and limitations are emphasized as a basis for the development of a mobile application for content-based image retrieval.
Description: A deteção e reconhecimento de objetos são dois dos usos mais importantes dos sistemas de visão na natureza. Numa sociedade altamente industrializada e especializada, nem sempre é sensato ou prático depender exclusivamente de humanos para reconhecer objetos, tanto reais, como representações deles. Exemplos disso são fotografias digitais. O grande desenvolvimento na capacidade computacional de dispositivos móveis nos últimos anos colocou novas possibilidades e desafios para o uso do hardware presente nos smartphones, tablets e máquinas fotográficas digitais. Algumas das grandes vantagens destes dispositivos centram-se no seu crescente poder de processamento e possibilidade de tirar fotografias de alta definição. Esta tese explora alguns algoritmos e abordagens que foram desenvolvidos neste contexto, tais como descriptors baseados em histogramas (SIFT, SURF), bem como binários (BRIEF, ORB) e métodos para a quantização de local features (BOW, Vetor de Fisher e vocabulary trees). São destacadas as suas principais vantagens e limitações, como ponto de partida para o desenvolvimento de uma aplicação móvel para a extração de imagens baseada em conteúdo.
Subject: Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
Scientific areas: Ciências da engenharia e tecnologias::Engenharia electrotécnica, electrónica e informática
Engineering and technology::Electrical engineering, Electronic engineering, Information engineering
TID identifier: 201302012
URI: https://repositorio-aberto.up.pt/handle/10216/89352
Document Type: Dissertação
Rights: restrictedAccess
Appears in Collections:FEUP - Dissertação

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