Abstract:
Recuperación de imágenes significa buscar y recuperar información visual en forma de imágenes, dentro de una colección de bases de datos de imágenes, siendo una de sus áreas de investigación la organización y recuperación basada en el contenido, en términos de color y forma.
En este trabajo se desarrolla una simple pero efectiva metodología para la recuperación de imágenes de color sobre la base de su contenido. Se hace uso de los canales de color R, G y B para indexar las imágenes. Se prueba el desempeño en una red neuronal perceptron, entrenada con tres diferentes conjuntos de coeficientes Ondeletas: dos globales y uno local.
El problema de recuperar imágenes desde una base de datos de imágenes se enfrenta de la siguiente forma: Previo al entrenamiento de la red neuronal, se obtiene una descripción basada en coeficientes Ondeletas de cada imagen mediante la Ondeleta Daubechies 4, con los que se entrena la red neuronal. Durante la recuperación, una imagen determinada se presenta a la red neuronal entrenada. El sistema responde con las imágenes más parecidas.
Para obtener los coeficientes de la transformada Ondeleta se evalúan tres maneras diferentes: A partir de los tres canales de color RGB de la imagen completa, desde los histogramas de la ventana circular más grande dentro de cada uno de los canales de color RGB, y desde los histogramas de los canales de color RGB de sub-imágenes cuadradas en los que se ha dividido la imagen original.
Uno de los aspectos principales de nuestro enfoque es que no se requiere ninguna segmentación previa de la imagen. Durante el entrenamiento se presenta al sistema una imagen cuya clase se conoce de antemano. Se prueba el desempeño de la propuesta con bases de datos de imágenes del mismo tipo de objetos. Al final, se trabaja con diferentes tipos de objetos, por ejemplo, el sistema muestra imágenes de flores si la imagen de una flor se presenta al sistema, a pesar de que la base de datos podría contener no solamente imágenes de flores, sino también imágenes de personas, aviones, paisajes, ciudades, etc.
