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Artigo - Trilha PrincipalSIFT aplicado à CBIRAutores: Jurandy Almeida, Ricardo da S. Torres and Siome Goldenstein Resumo:Recuperação de imagens por conteúdo (CBIR - Content-Based Image Retrieval) é uma tarefa desafiadora. As abordagens comuns utilizam apenas características de baixo nível. Entretanto, tais soluções falham em capturar algumas características locais que representam os detalhes das cenas. Muitas técnicas em processamento de imagens e visão computacional podem capturar essa semântica da cena. Entre elas, o SIFT (Scale Invariant Features Transform) tem sido amplamente utilizado em muitas aplicações. Essa abordagem baseia-se na escolha de diversos parâmetros que afetam diretamente a sua eficácia quando aplicado para recuperar imagens. Neste artigo, discutimos os resultados obtidos em vários experimentos propostos para avaliar a aplicação do SIFT em tarefas de CBIR. Palavras chave:Scale Invariant Features Transform (SIFT), Recuperação de Imagens por Conteúdo (CBIR). Referência completa: J. Almeida, R. S. Torres and S. Goldenstein, "SIFT applied to CBIR", Revista de Sistemas de Informacao da FSMA n. 4 (2009) pp. 41-48
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