ıllı Internet y Tecnologías de la Información (2018)

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[Enciclopedia Online Gratuita] Diccionario de Internet y Tecnologías de la Información y la Comunicación (TIC):

ıllı Sistemas de consulta por ejemplo (multimedia) wiki: info, historia y vídeos


La información contenida en esta web debe ser considerada como información general, de carácter formativo, educativo o divulgativo, y no puede ser utilizada o interpretada como consejo o diagnótico médico, psicológico o de ningún otro tipo. Es posible que algunos datos mostrados no esten actualizados. Por ello, en caso de duda lo recomentable es consultar a un experto cualificado.


 


 

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salud  Sistemas de consulta por ejemplo (multimedia) 


Los sistemas de consulta por imagen es una técnica de consulta que implica dotar al sistema CBIR con una imagen de ejemplo, donde esta, servirá para efectuar la busca. Los algoritmos de busca latente pueden cambiar en dependencia de la aplicación, mas las imágenes resultado comparten elementos comunes con el ejemplo proporcionado.


Esta técnica se fundamenta en producir de forma automática una extracción de información de cada elemento de la base de datos en la que se va a hacer la busca con el objetivo de equipararla con la información conseguida del ejemplo. Esta información se incorpora en el fichero en forma de metadatos. Los metadatos que extraemos de la imagen ejemplo son descriptores de imagen que pueden ser de color, forma, textura o bien otros que sirvan para advertir caras o bien cuerpos, aun caras con diferentes estados anímicos o bien otros géneros de descriptores, que asimismo se pueden conjuntar con otras metadatos como palabras clave. De esta forma el sistema CBIR se centra en el contenido visual de la imagen, dándole más relevancia a lo que se puede buscar en la imagen.


Gracias a la indexación audiovisual, consistente en la asignación de etiquetas gráficas del contenido de su clasificación, es posible efectuar buscas veloces y eficaces equiparando estas etiquetas de la imagen ejemplo proporcionada con otros contenidos audiovisuales de la base de datos. De esta forma podemos establecer comparaciones de metadatos considerablemente más veloces que haciendo comparaciones directas entre ficheros, más eficaces, producir algoritmos automáticos y más objetivos y comunes que los que se pueden hacer a mano por una persona. Es esencial saber cuáles son estos criterios de busca. Primeramente la tipología del contenido audiovisual que estamos buscando: texto, imagen, vídeo, documentos, audio, situaciones, etcétera Y seguidamente los descriptores para clasificar los resultados convenientes conforme el contenido visual de la imagen puesto que los resultados pueden cambiar significativamente conforme la relevancia de estos. La mayor parte de los motores de búsqueda efectúan esta selección sin que el usuario deba preocuparse, mas es preciso hacer una investigación anterior sobre cuáles son los más convenientes y los que por lo general tienen más precisión.

wikiEjemplo de busca con imagen ejemplo

Una vez han estado equiparadas las imágenes con la base de datos, el buscador los ordena de más a menos relevancia a fin de que los resultados sean convenientes a lo que el usuario quiere. En muchos motores de búsqueda asimismo es posible efectuar una retroalimentación de la información que vuelve a producir una clasificación de los resultados buscados y concentrar todavía más la busca, lastimando ciertos resultados logrados como satisfactorios o eligiendo otro criterio.


La cerca d’imatges deja conseguir un conjunto de imágenes resultantes relacionadas con ciertos elementos que forman la imagen.




Esta técnica consiste en administrar una imagen ya se existente o bien una aproximación proporcionada por el usuario al sistema CBIR. Este sistema es el más usado en busca de imágenes. El CBIR se fundamenta en la comparación del contenido de la imagen como puede ser:

- Color: Se emplea un histograma para cada zona de la imagen. Esta es una de las buscas más frecuentes puesto que no dependen ni de la medida ni de la orientación de la imagen.
- Textura: Esta clase busca patrones visuales en la imagen.
- Formas: Se efectúa una detección de bordes.

Con el fin de ofrecer un listado de imágenes similares en dependencia del género de comparación efectuada, hay buscadores web que ofrecen la opción de llenar la busca a través de texto (retroalimentación).


Búsqueda de imágenes estáticas


Ejemplos de buscadores web con imágenes estáticas.


CIRES (Contentbased Image REtrieval System)


CIRES es un sistema de restauración de imágenes por contenido. Un robusto sistema de restauración de imágenes que consigue unos resultados muy satisfactorios tanto para consultas sobre imágenes que poseen elementos edificantes como edificios, puentes y torres, para aquellas que poseen objetos puramente naturales, como la flora, el agua, el cielo y las nubes. En suma, CIRES es capaz de distinguir diferentes objetos en una imagen. Este sistema se fundamenta en la busca de las formas en una imagen.


GNU Image Finding Tool (GIFT)


GIFT (GNU Image-Finding Tool) es un sistema CBIR que deja hacer consultas de imágenes a través de ejemplo (Query-by-example), dándole la ocasión de progresar los resultados de la consulta por la retroalimentación pertinente. Para el procesamiento de sus consultas el programa se fundamenta por entero en el contenido de las imágenes, liberándolo de la necesidad de anotar todas y cada una de las imágenes ya antes de preguntar la compilación.


Búsqueda en vídeos


Las buscas de vídeo con imágenes tienen exactamente el mismo procedimiento que las buscas de imágenes. Este se debe a que un vídeo es una secesión de imágenes. Por consiguiente el sistema para buscar vídeo dada una imagen seria exactamente el mismo que hacemos valer para la busca de imágenes. Asimismo hay algunos sistemas que dada una imagen dan un vídeo en un sistema móvil. Esto marcha debido a que en la imagen captada por la cámara del móvil tiene unos metadatos asociados que te dan el enlace del vídeo.


Búsqueda de audio con imágenes


Una vez se examina la imagen, como ya se ha explicado previamente, se extrae información de exactamente la misma. Por servirnos de un ejemplo, palabras clave referentes al contenido de la imagen. Estas palabras se usan para la busca de audios en un banco de datos de sonido. Conforme la aplicación, los resultados de la busca se van a mostrar conforme las preferencias del usuario en lo que se refiere al tipo del archivo (wav, mp3, aiff...) o bien otras peculiaridades como número de canales o bien frecuencia de muestreo.


Búsqueda de texto con imágenes


En la busca de texto a través de imágenes usamos el sistema CBIR puesto que este no solo marcha con metadatos perceptuales, que son los más usados, sino asimismo emplea metadatos semánticos como pueden ser palabras clave, De este modo, de una imagen podemos buscar información del tipo autor, obra y asimismo conforme su contenido observable.


SAPIR , del mismo modo que lo hacen otros sistemas afines, ofrecen la posibilidad de hacer consulta de imágenes a través de ejemplo (Query-by -example), aparte de poder buscar vídeos con keyframes afines. Para resumir, el usuario puede empezar a efectuar una busca usando una parloteaba clave y después ir refinando los resultados a través de la opción "afín".


Otros métodos para buscar imágenes emplean como a ejemplo otros géneros de paràmetros. Estos factores pueden ser desde una palabra, hasta metadatos, o bien algún género de peculiaridades tácitas, que describen la imagen a buscar.


Tipos de ejemplos


Podemos tener múltiples géneros de ejemplos, como texto, metadatos, o bien peculiaridades propias de la imagen, como podría ser el tono de la imagen, la manera, el contenido semántico de la imagen (el objeto en sí), etcétera..


"Google Images"


Después de pasar un tiempo de pruebas en Google Labs como Google Afín Images, Google Imagesestá comenzando a ofrecer la consulta de imágenes a través de ejemplo.


En este caso, el usuario, hace una primera busca a través de el texto que introduce y después va refinando los resultados utilizando la opción “Buscar imágenes similares” que aparece al lado de la imagen resultado.


"Bing Images"


Bing es el motor de busca de Microsoft lanzado el tres de junio de dos mil nueve. Sus funcionalidades prácticamente son afines a las de Google.


Bing, asimismo dispone de la posibilidad de buscar imágenes, y de exactamente la misma forma que Google Images, el usuario, hace una primera busca a través de el texto que introduce y después va refinando los resultados utilizando la opción “Mostrar imágenes similares” que ofrece cada imagen resultado (Aparte de poder usar otras alternativas de consulta).


"Xcavator.net"


Xcavator.net ofrece una busca interactiva natural y también intuitiva para fotografías de stock, dando a los compradores con una experiencia de navegación basada tanto en el contenido visual y de palabras clave.


En términos laicos, ofrece 3 géneros de opciones de busca entre sí. Por una parte, ofrece busca de fotografías basada en palabras clave, por otra parte, ofrece la busca por un color determinado y finalmente y la más interesante, ofrece la posibilidad de efectuar consultas de fotografías afines basándose en una imagen dada por el usuario y que ha sido subida arrastrando y soltando (drag&drop) la imagen.


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