Análise Visual de Dados para o Estudo e Aprimoramento de Técnicas e Métodos de Indexação Métricos

Resumo

Este projeto visa estudar e aperfeiçoar ferramentas para o auxílio ao aprimoramento dos algoritmos de indexação de dados baseados em espaços métricos de modo a aprimorar o processo de recuperação de imagens baseada em conteúdo (content-based image retrieval - CBIR), aprofundando-se na pesquisa em análise visual de dados, que serão integradas ao sistema VisTree e ao FastmapDB. Pretende-se desenvolver novos algoritmos e ferramentas que permitam o tratamento de dados multivariados, como é o caso das características extraídas das imagens médicas, e que são utilizadas para efetuar consultas por similaridade em CBIR, aprimorando sua forma de organização e apresentação. Desse modo, deve-se alcançar resultados mais próximos do que o especialista espera, e diminuir a lacuna semântica. Assim, a meta desta pesquisa em nível de mestrado é a de produzir algoritmos e métodos que se traduzirão em ferramentas de análise visual no contexto de dados multivariados, permitindo uma melhor compreensão das metodologias baseadas em espaços métricos, buscando-se minimizar a lacuna semântica. Nesta tarefa, espera-se que a mestranda possa aprofundar-se em pesquisa e desenvolvimento de técnicas de análise visual de dados adequadas a dados multivariados. O domínio de aplicação que permeia o projeto é o de imagens médicas, fato que provê possibilidade efetiva de contribuições concretas à sociedade.