Restructuring of the GUI and the curve matching algorithms for a content based image retrieval system

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dc.contributor.advisor Malizia, Alessio
dc.contributor.author Segura García, Gema
dc.contributor.other Università degli Studi di Roma "La Sapienza". Facoltà di Scienze Matematiche Fisiche e Naturali
dc.date.accessioned 2011-02-23T10:54:28Z
dc.date.available 2011-02-23T10:54:28Z
dc.date.issued 2009
dc.date.submitted 2010
dc.identifier.uri http://hdl.handle.net/10016/10336
dc.description.abstract This thesis presents a system for recognizing individual elephants. This work has been done in collaboration with a group of researchers from the Department of Zoology of University La Sapienza, which deals with the study of the behavior of the specie. Being able to identify different specimens within a group is to study the characteristics (habits, movements, life expectancy etc.). To date, this recognition takes place by observing and comparing the photos taken in African parks in different periods. This stage is increasingly made more difficult by the fact that individuals differ among themselves for very few details. One of these is the presence of nicks on their ears. The shape and position of nicks appears to have been a distinctive feature almost like fingerprints for mankind. Figure 1 shows an example of two individuals distinguished by the different shape of the profile of the ear. The aim was to create a system that automates this process of recognition. The initial system was created by A. Ardovini. In this second version of the system a new algorithm has been implemented that allows for greater automation of the process. Consequently, some aspects of the GUI have changed, resulting in a more user-friendly interface. The system presented here extracts the profile of the ear identifying the nicks and, through a technique of edge-matching, profiles most similar to it are selected from the database. The process of recognition of an individual is composed of four basic steps. The first step consists in the extraction of the profile of the individual through a semi-automatic edge-detection operation, and the selection of nicks in the profile itself. The nicks selected become part of a vector query. In the next step all profiles in the database corresponding to the same side of the query are considered. These profiles must have at least one nick in a position similar to one of those of the profile input. The third step is to compare the query curves with the edge of the profiles previously selected. The last step allows the extraction of a final ranking of N individuals based on their similarity with the profile input. This thesis is organized as follows. In chapter 2 some existing methods in literature are introduced. In chapter 3 some existing systems are reviewed, and particularly the work whose approach is the closest to our system is presented in greater depth. In chapter 4 the architecture of the proposed system is described. Chapter 5 presents the database structure and methods of insertion. In chapter 6 the experimental results are presented and finally in chapter 7 an example of the use of our system is showed. _______________________________________________________________________________
dc.description.abstract Esta tesis presenta un sistema para el reconocimiento de elefantes. Este trabajo ha sido realizado en colaboración con un grupo de investigadores del Departamento de Zoología de la Universidad La Sapienza, que trata del estudio del comportamiento de la especie. Ser capaz de identificar diferentes especímenes dentro de un grupo es estudiar las características (hábitos, movimientos, esperanza de vida, etc). Hasta la fecha, este reconocimiento se lleva a cabo mediante la observación y la comparación de las fotos tomadas en los parques africanos en diferentes períodos. Esta etapa es cada vez más difícil por el hecho de que los individuos difieren entre sí por muy pocos detalles. Una de ellas es la presencia de muescas en las orejas. La forma y posición de dichas muescas parece ser un rasgo distintivo casi como las huellas dactilares para los humanos. El objetivo era crear un sistema que automatizase este proceso de reconocimiento. El sistema inicial fue creado por A. Ardovini. En esta segunda versión del sistema se ha aplicado un nuevo algoritmo que permite una mayor automatización del proceso. En consecuencia, algunos aspectos de la interfaz gráfica de usuario han cambiado, resultando en una interfaz más eficaz y amigable. El sistema que se muestra aquí extrae el perfil de la oreja, identificando los cortes y, a través de una técnica de correlación de bordes son seleccionados los perfiles de la base de datos más similares a cada oreja. El proceso de reconocimiento de un individuo se compone de cuatro pasos básicos. El primer paso consiste en la extracción del perfil del individuo a través de un operación de detección de bordes semi-automática, y la selección de las muescas de dicho perfil. Las muescas seleccionadas pasan a formar parte de un vector de consulta. En el siguiente paso todos los perfiles de la base de datos correspondiente al mismo lado de la consulta se consideran. Estos perfiles deben tener al menos una muesca en una posición similar a una de las de la entrada del perfil. El tercer paso es comparar las curvas de consulta con el borde de los perfiles previamente seleccionados. El último paso permite la extracción de una clasificación final de N individuos sobre la base de su similitud con la entrada de perfil.
dc.format.mimetype application/octet-stream
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dc.language.iso eng
dc.rights Atribución-NoComercial-SinDerivadas 3.0 España
dc.rights.uri http://creativecommons.org/licenses/by-nc-nd/3.0/es/
dc.subject.other Reconocimiento de formas
dc.subject.other Algoritmos
dc.title Restructuring of the GUI and the curve matching algorithms for a content based image retrieval system
dc.title.alternative Reestructuración de la GUI y de los algoritmos de correlación de curvas para un sistema CBIR
dc.type masterThesis
dc.subject.eciencia Informática
dc.rights.accessRights openAccess
dc.description.degree Ingeniería en Informática
dc.contributor.departamento Universidad Carlos III de Madrid. Departamento de Informática
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