medidas de similitud

Revista Iberoamericana de Automática e Informática industrial 9 (2012) 359–370

Medida de similitud basada en saliencia
Sergio Dom´ınguez∗
Centro de Autom´atica y Rob´otica UPM-CSIC, Sede Castellana. c/ Jos´e Guti´errez Abascal, 2, 28006 Madrid, Espa˜na.

Resumen
La proliferaci´on en todos los a´ mbitos de la producci´on multimedia est´a dando lugar a la aparici´on de nuevos paradigmas
derecuperaci´on de informaci´on visual. Dentro de e´ stos, uno de los m´as significativos es el de los sistemas de recuperaci´on de
informaci´on visual, VIRS (Visual Information Retrieval Systems), en los que una de las tareas m´as representativas es la ordenaci´on
de una poblaci´on de im´agenes seg´un su similitud con un ejemplo dado. En este trabajo se presenta una propuesta original para laevaluaci´on de la similitud entre dos im´agenes, bas´andose en la extensi´on del concepto de saliencia desde el espacio de im´agenes al
de caracter´ısticas para establecer la relevancia de cada componente de dicho vector. Para ello se introducen metodolog´ıas para la
cuantificaci´on de la saliencia de valores individuales de caracter´ısticas, para la combinaci´on de estas cuantificaciones enprocesos
de comparaci´on entre dos im´agenes, y para, finalmente, establecer la mencionada ponderaci´on de cada caracter´ıstica en atenci´on
a esta combinaci´on. Se presentan igualmente los resultados de evaluar esta propuesta en una tarea de recuperaci´on de im´agenes
por contenido en comparaci´on con los obtenidos con la distancia eucl´ıdea. Esta comparaci´on se realiza mediante la evaluaci´on deambos resultados por voluntarios. Copyright c 2012 CEA. Publicado por Elsevier Espa˜na, S.L. Todos los derechos reservados.
Palabras Clave:
Bases de datos de im´agenes, recuperaci´on basada en contenido, medidas de similitud, modelos perceptuales, an´alisis de im´agenes
1.

Introducci´on

La enorme cantidad de material audiovisual accesible en
la actualidad plantea el problema de surecuperaci´on, con lo
que surgen los sistemas de recuperaci´on de informaci´on visual
(VIRS, Visual Information Retrieval Systems). Dentro de este
marco, las dos tareas que t´ıpicamente se pueden plantear son
el matching y la recuperaci´on por similitud. El primero hace
usualmente referencia a la tarea de recuperar una instancia de
un objeto cuya apariencia puede verse modificada por distintosmotivos (cambios de color, iluminaci´on, oclusiones, ...) (Santini
and Jain, 1999). En cuanto al segundo, el problema se plantea
en t´erminos de recuperar los elementos de una base de datos
que se caractericen por ser parecidos al objeto presentado como
query. En muchos casos, la forma de caracterizar las im´agenes y las t´ecnicas utilizadas en la resoluci´on de ambas tareas
son similares; separte de una representaci´on de un determinado
est´ımulo visual mediante la elecci´on de una serie de descriptores, con lo que e´ ste se puede modelar como un punto dentro de
un espacio de caracter´ısticas. A continuaci´on, se define una funci´on que realiza una comparaci´on entre los distintos est´ımulos
∗ Autor

en correspondencia.
Correo electr´onico: sergio.dominguez@car.upm-csic.es (SergioDom´ınguez)
URL: www.car.upm-csic.es (Sergio Dom´ınguez)

mediante la evaluaci´on de la proximidad de los puntos correspondientes a cada uno de ellos en dicho espacio.
En el caso del matching, el e´ xito o el fracaso de la aplicaci´on se cifra en su capacidad de recuperar dichas instancias,
que b´asicamente representan al mismo objeto. Sin embargo, en
el segundo, el e´ xito se obtendr´a enla medida en la que el resultado presentado sea convincente para el usuario que ha lanzado la b´usqueda: en este sentido, dicho usuario deber´a percibir
las im´agenes recuperadas como similares a la utilizada como
consulta. L´ogicamente, en la consecuci´on de este objetivo debe
intervenir un modelo de evaluaci´on de similitud que refleje la
percepci´on de parecido por parte del usuario.
El...