@MASTERSTHESIS{ 2016:793107433,
 	title = {Realimentação de relevância em buscas de imagem usando programação Genética},
 	year = {2016},
 	url = "http://tede.ufam.edu.br/handle/tede/5260",
 	abstract = "Produtos de moda são itens difíceis de ser anotados e descritos por texto, fazendo-se
 necessário o uso de imagens para a realização de buscas em web sites de e-commerce.
 Tais produtos detém grande apelo visual, ou seja, a apresentação de imagens referentes
 aos mesmos são fatores que influenciam diretamente a decisão de compra de um cliente.
 Estes fatos justificam o estudo do uso de CBIR (Content Based Image Retrieval) neste
 contexto, uma área já bastante estudada na comunidade científica, mas que ainda possui
 diversas lacunas, sendo a principal o problema do Gap Semântico. O uso de características
 extraídas da imagem por um algoritmo ainda não é eficaz o suficiente em associá-la ao
 seu significado, o que se reflete nos resultados de uma busca, afetando a satisfação do
 cliente com a loja. Este trabalho busca abordar o problema do Gap Semântico através
 do uso de Programação Genética e Relevance Feedback, motivado pelos bons resultados
 relatados na literatura referentes ao uso de tais técnicas. Foram realizados experimentos
 com uma base de imagens extraídas de web sites de e-commerce, e foram usados dois
 subconjuntos de imagens como consultas, sendo um formado por imagens com plano
 de fundo uniforme (semelhantes às presentes na base), e outro por imagens com ruído
 no fundo (fotografias em geral). Foram comparados o uso de Relevance Feedback para
 os dois subconjuntos de consultas, e para cada subconjunto foram comparados o uso de
 funções de ranking aprendidas com e sem o uso de feedback. Como resultado temos que
 o melhor cenário para ambos os subconjuntos é o uso da função de ranking aprendida sem
 RF. O uso de RF durante a aprendizagem torna os indivíduos dependentes do feedback,
 piorando as respostas em buscas antes da primeira interação de RF, e fazendo com que a
 função aprendida não seja capaz de captar a semântica da consulta original.",
 	publisher = {Universidade Federal do Amazonas},
 	scholl = {Programa de Pós-graduação em Informática},
 	note = {Instituto de Computação}
}