Uma Nova Recuperação de Imagens Baseada na Integração de Palavras Visuais de SIFT e SURF

Com a recente evolução da tecnologia, o número de arquivos de imagens aumentou exponencialmente. Na Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo (CBIR), informações visuais de alto nível são representadas na forma de características de baixo nível. A lacuna semântica entre as características de baixo nível e os conceitos de imagem de alto nível é um problema de pesquisa em aberto. Neste artigo, apresentamos uma nova integração de palavras visuais da Transformada de Características Invariantes em Escala (SIFT) e Características Robustes Aceleradas (SURF). As duas representações de características locais são selecionadas para recuperação de imagens porque SIFT é mais robusta a mudanças de escala e rotação, enquanto SURF é robusta a mudanças de iluminação. A integração de palavras visuais de SIFT e SURF adiciona a robustez de ambas as características à recuperação de imagens. As comparações qualitativas e quantitativas realizadas em benchmarks de imagens Corel-1000, Corel-1500, Corel-2000, Oliva e Torralba e Ground Truth demonstram a eficácia da integração proposta de palavras visuais.