\documentclass [a4paper,12pt]{article}
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           pdftitle = {Classificador de imagens},
           pdfsubject = {Proposta de projeto},
           pdfkeywords = {classificador, fotos, figuras, gif, jpg, jpeg}
           pdfauthor = {Ana Cristina, Francisco J\´{u}nior, Marinas Dantas, Patr\´{i}cia Maforte}
           }
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\begin{document}
\label {top}
\title{\color{red}{Phot{OR}graphics: um classificador de imagens}}
\author{Ana Cristina Nunes Soares \and
        Francisco do Nascimento J\'{u}nior \and
        Marinas Carrasco de Ribamar Dantas \and
        Patr\'{i}cia Maforte dos Santos}
\date{Recife, Novembro de 2002}
\maketitle



\section {Resumo}
\paragraph
\indent {O objetivo deste projeto \'e o desenvolvimento de um classificador
que permita separar imagens coletadas em um banco de dados em duas classes
sem\^anticas: imagens fotogr\'aficas e imagens gr\'aficas. Imagens
fotogr\'aficas incluem cenas naturais, como pessoas, faces, animais, flores,
paisagens e cidades. Imagens gr\'aficas s\~ao logotipos, desenhos, \'{i}cones,
mapas e panos de fundo, geralmente gerados utilizando o computador.}

\paragraph
\indent{
Os classificadores podem ser utilizados em ferramentas comerciais de
recupera\c{c}\~ao de imagens com base no conte\'udo. Meios diferentes
podem ser utilizados para coletar as imagens a serem classificadas. Apesar de
utilizarmos uma base de dados, uma forma muito interessante e que iremos
usar como motiva\c{c}\~ao de projeto \'e a classifica\c{c}\~ao
de imagens da web.
}

\section {Objetivos}



\paragraph
\indent{
O objetivo do classificador envolve as seguintes atividades:\cite{Athitsos}
@leitura da Base de imagens do banco de dados;
@prepara\c{c}\~ao das amostras de treinamento; estudo, defini\c{c}\~ao,
 implementa\c{c}\~ao e aplica\c{c}\~ao de m\'etricas (n\'umero de cores,
 cor predominante, vizinho mais distante, satura\c{c}\~ao,
 histograma de cor, histograma do vizinho mais distante,
 raz\~ao de dimens\~ao, dimens\~ao menor) baseadas nas diferen\c{c}as
 entre as duas classes em quest\~ao;
@disponibiliza\c{c}\~ao dos valores resultantes das m\'etricas em tuplas de
 atributos com valores normalizados e utiliza\c{c}\~ao destas tuplas da amostra
 de treinamento na constru\c{c}\~ao do classificador utilizando m\'etodo supervisionado
 ID3 (Itemized Dichotomizer 3).
}

\paragraph
\indent{
O resultado deste desenvolvimento \'e o classificador que inclui uma
\'arvore de decis\~ao geradora de regras para a classifica\c{c}\~ao.

Ao final da separa\c{c}\~ao das imagens, o sistema permitir\'a a visualiza\c{c}\~ao
gr\'afica das m\'etricas para as figuras classificadas e ainda gr\'aficos que exibir\~ao
os resultados obtidos (taxas de classifica\c{c}\~ao e erros, desvio padr\~ao, n\'umero
m\'edio de itera\c{c}\~oes).
}



\section {Motiva\c{c}\~{a}o}

\paragraph
\indent {A Web \'{e} uma complexa e vasta fonte de informa\c{c}\~{a}o multim\'{i}dia.
A cada dia, mais imagens digitais s\~{a}o acrescentadas e retiradas da web,
tornando a necessidade de encontrar um determinado grupo de imagens uma tarefa
cada vez mais dif\'{i}cil. Desta forma, para se fazer uso dessas
informa\c{c}\~{o}es de forma eficiente \'{e} necess\'{a}rio que estas estejam
organizadas, de forma a permitir a pesquisa e a recupera\c{c}\~{a}o.}

\paragraph
\indent {A recupera\c{c}\~{a}o de imagens representa uma \'{a}rea muito ativa
desde a d\'{e}cada de 1970. Existem duas linhas de pesquisa que estudam a
recupera\c{c}\~{a}o de imagens, que s\~{a}o o gerenciamento de banco de dados
e a vis\~{a}o computacional. Estas duas \'{a}reas estudam a recupera\c{c}\~{a}o
de imagens sob dois \^{a}ngulos diferentes, um baseado em texto e outro
baseado no conte\'{u}do visual das imagens. A recupera\c{c}\~{a}o de imagens
baseada em textos primeiro descreve as imagens de forma textual e depois
utiliza um SGBD (Sistema de Gerenciamento de Banco de Dados) baseado em textos
para a recupera\c{c}\~{a}o das imagens. Por\'{e}m, existem algumas dificuldades
neste tipo de recupera\c{c}\~{a}o. A primeira delas seria a quantidade de
trabalho requerida na anota\c{c}\~{a}o manual das imagens. A segunda e mais
importante seria o aspecto da subjetividade relacionada com a an\'{a}lise do
conte\'{u}do das imagens. Ou seja, para uma mesma imagem pessoas diferentes
t\^{e}m percep\c{c}\~{o}es diferentes, que o\-ca\-si\-o\-na\-ri\-am
anota\c{c}\~{o}es diferentes, podendo levar a erros irrecuper\'{a}veis
no processo de recupera\c{c}\~{a}o.}

\paragraph
\indent {Neste cen\'{a}rio, a organiza\c{c}\~{a}o e recupera\c{c}\~{a}o de imagens
baseada no conte\'{u}do tornou-se uma \'{a}rea muito importante da vis\~{a}o
computacional e da multim\'{i}dia. A necessidade de se encontrar uma imagem
dentro de um conjunto de informa\c{c}\~{o}es digitais \'{e} importante para
diversos grupos de usu\'{a}rios, como jornalistas, engenheiros, historiadores,
designers, professores, artistas e ag\^{e}ncias de propagandas, entre outros.
A tecnologia que permite o acesso a essas informa\c{c}\~{o}es vem mudando
rapidamente, assim como a forma como as pessoas interagem com a informação visual.}

\paragraph
\indent {O desenvolvimento de ferramentas que permitam o agrupamento de imagens
em grupos semanticamente significativos tornou-se algo de extrema import\^{a}ncia,
representando uma solu\c{c}\~{a}o para o desafio da recupera\c{c}\~{a}o de
imagens baseada no conte\'{u}do. Estas ferramentas tornar\~{a}o poss\'{i}vel
a busca eficiente de imagens espec\'{i}ficas em um grande banco de dados, pois
estas imagens estar\~{a}o esquematicamente categorizadas.} \cite{Camillo}


\section {Cronograma}
\bibliographystyle{abnt_ext}
\bibliography{proposta}

\end{document}