Recuperación de Imágenes en Artículos Cientitíficos usando estrategias de Anotación Automática
En este trabajo se explora la utilización de estrategias de anotación automática sobre información textual y visual obtenida de artículos cientí�ficos, la forma en que este contenido se relaciona y la representación de esta información, con el �n de desarrollar un sistema de recuperación de informac...
- Autores:
-
Moreno Franco, José Guillermo
- Tipo de recurso:
- Fecha de publicación:
- 2012
- Institución:
- Universidad Nacional de Colombia
- Repositorio:
- Universidad Nacional de Colombia
- Idioma:
- spa
- OAI Identifier:
- oai:repositorio.unal.edu.co:unal/11957
- Acceso en línea:
- https://repositorio.unal.edu.co/handle/unal/11957
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- Palabra clave:
- 0 Generalidades / Computer science, information and general works
62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering
Búsqueda de información por contenido
anotación autom ática de imágenes
búsqueda de información en artículos científicos.
Content-based information retrieval
automatic image annotation
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0 Generalidades / Computer science, information and general works 62 Ingeniería y operaciones afines / Engineering Búsqueda de información por contenido anotación autom ática de imágenes búsqueda de información en artículos científicos. Content-based information retrieval automatic image annotation document information retrieval |
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En este trabajo se explora la utilización de estrategias de anotación automática sobre información textual y visual obtenida de artículos cientí�ficos, la forma en que este contenido se relaciona y la representación de esta información, con el �n de desarrollar un sistema de recuperación de información por contenido especí�co para este tipo de colecciones. Para esto, un nuevo modelo de representación, recuperación y anotación automática de imágenes es propuesto. Este modelo está basado en estrategias de semántica latente para representaciónes estructuradas. El sistema desarrollado durante este trabajo es llamado Litermed, el cual implementa el modelo propuesto y ofrece las funcionalidades de procesamiento necesarias para la transformación de archivos correspondientes a artículos cientí�cos en la representación propuesta. Para esto se desarrollaron fases como: extracción de imágenes de archivos PDF, extracción de características textuales y visuales, construcción de índices de características con sus respectivas anotaciones, clasi�cación de modalidad de imágenes, solución y evaluación de consultas visuales. Además, Litermed permite la realización de consultas por medio de su interfaz web utilizando como consulta imágenes de ejemplo. Para la realización de una evaluación cuantitativa del sistema, se propone el uso de un versión modi�cada de un conjunto de datos conocido. Los resultados indican que el modelo propuesto de anotación automática mejora el desempeño obtenido por estrategias de recuperación por contenido del estado del arte. |
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