@MASTERSTHESIS{ 2011:1513981711,
 	title = {Um Descritor baseado em análise local de cor para busca de imagens em grandes cole ções},
 	year = {2011},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/4850",
 	abstract = "Os avanços em tecnologia multimídia ocasionou um grande crescimento da quantidade de imagens
 digitais, em consequência disso, cresceu também a necessidade de métodos mais eficazes e
 eficientes para armazenar e recuperar esse conteúdo multimídia. A maioria dos métodos propostos
 na literatura alcançam altos níveis de eficiência e eficácia (a cima de 70% de precisão),
 entretanto grande parte delas executam experimentos usando bases de imagens pequenas (menos
 de 10.000 imagens), previamente classificadas em categorias bem de nidas, facilitando assim a
 tarefa de busca e, consequentemente aumentando os níveis de precisão dos descritores avaliados.
 Por outro lado, quando esses métodos são avaliados em grandes coleções heterogêneas, o nível de
 precisão  e relativamente baixo. Pensando nesse problema, esta dissertação propõe o descritor Local
 Color Pixel Classication (LCPC), um método baseado em análise local para busca em grandes
 bases de imagens. A abordagem proposta extrai características de cor, classificando os pixels como
 borda ou interior, usando o mesmo esquema de classificação do método Border/Interior Pixel Classication (BIC), através de um esquema de particionamento simples, mas muito eficiente e eficaz
 para incorporar informações espaciais sobre o conteúdo visual da imagem.
 Experimentos foram conduzidos usando três bases de imagens, incluindo uma com mais de
 100.000 imagens coletadas da Web. Os resultados obtidos mostram que a abordagem proposta  e
 bastante superior quando comparado com outros descritores visuais previamente apresentados na
 literatura, com ganhos em precisão média de 51% até 105%",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Informática},
 	note = {Instituto de Computação}
}