Análise de descritores de imagens suportados por visualização de informação com aplicação em classificação automática

Resumo

A classificação automática de imagens depende fortemente da representação de imagens, geralmente feita usando descritores visuais. Diversos trabalhos comparam a variedade dos disponíveis, com o objetivo de orientar os analistas em qual deles escolher para cada cenário, mas consideram apenas resultados de precisão numérica, o que pode limitar a compreensão dos motivos para essas diferenças de desempenho. Este artigo emprega árvores de similaridade de Neighbor Joining para analisar visualmente três descritores de imagem, focando sua aplicação em um cenário de classificação automática. Os resultados demonstraram que essas árvores fornecem meios para compreender informações importantes sobre os descritores, como eles descrevem as características das imagens, quais aspectos da imagem eles focalizam na representação, e quais critérios eles consideram para distinguir imagens em diferentes classes, revelando suas forças e limitações. quanto à representação de um esquema de categorização específico. Acreditamos que essa análise pode ajudar os especialistas a escolher melhor qual descritor é adequado para ser usado nesta tarefa de mineração de dados.