Estudio de métodos de indexación y recuperación en bases de datos de imágenes

Abstract

El crecimiento en el número de documentos multimedia (imagen, sonido, video) en la red y en los sistemas hace que la gestión automatizada de estos contenidos sea una necesidad y una de las líneas de investigación con interés creciente, En la presente tesis nos concentraremos en el problema de la extracción de características para la construcción de índices de acceso a bases de datos de imágenes. Consideraremos diversas modalidades de imagen incluyendo imágenes de fotografía convencional, imágenes médicas (resonancia magnética) y de reconocimiento remoto (hiperespectrales). Es de interés la definición de características de alto nivel capaces de distinguir entre modalidades de imagen, sin ninguna información adicional. Además del problema de la caracterización de las imágenes se plantea el problema de la búsqueda eficiente en grandes bases de datos. Los índices contraídos en base a las características de las imágenes son, por definición, vectores de un espacio de alta dimensión a diferencia de las indexaciones convencionales, lo que plantea problemas de búsqueda específicos. En este sentido la tesis se dedicará a la búsqueda de las contribuciones que la teoría de reconocimiento estadístico de patrones y las redes neuronales artificiales pueden hacer para estructuración y aceleración de búsquedas.