Aplicação de Técnicas de Hashing e Redes Neurais Convolucionais na Busca Reversa de Imagens - Hoffmann, Sandy; Ladeira, Ricardo de la Rocha (Anais da Escola Regional de Redes de Computadores (ERRC); 2024: Anais da XXI Escola Regional de Redes de ComputadoresDO - 10.5753/errc.2024.4680, 2024)
Neste artigo são abordadas técnicas utilizadas na busca reversa de imagens, abrangendo hashing perceptivo e rede neural convolucional, a fim de comparar a taxa de acurácia entre esses métodos. Para os experimentos, foram consideradas imagens manipuladas, possuindo os efeitos de desfoque gaussiano, dessaturação (para escala de cinza), alteração de resolução, realce de nitidez, rotação (90°), espelhamento, corte e inserção de elemento gráfico. O hashing perceptivo é um tipo de hash que possui menor variação em sua saída quando seu conteúdo de entrada é exposto a pequenas mudanças. No artigo, explora-se sua variação com transformada direta de cosseno. A rede neural convolucional é um tipo de inteligência artificial, geralmente aplicada em imagens, onde as operações de convolução são utilizadas para extrair características especificas dos dados. Esses dados podem ser usados para a busca reversa. Nos experimentos, observa-se que a rede neural convolucional possui mais robustez a alterações como realce de nitidez, corte, rotação e espelhamento. O artigo aborda também uma solução com hashing sensível à localidade aleatório, uma técnica de particionamento que utiliza hiperplanos aleatórios para dividir o espaço de busca. É apresentada a aplicação do algoritmo em conjunto com uma rede neural convolucional, a fim de melhorar a assertividade da busca. Este experimento mostrou um aumento na acurácia para as variações das imagens incluindo desfoque gaussiano, dessaturação e recorte. Assim, conclui-se que, em relação ao DCT, a utilização dos vetores característicos extraídos das camadas da CNN é uma alternativa mais robusta, e que o uso do LSH para reduzir o campo de busca de pesquisa mantém a taxa de assertividade.