La presente tesis se centra en el estudio de los sistemas conocidos por la abreviatura CBIR, cuya característica principal consiste en permitir la extracción automática de los rasgos visuales contenidos en una imagen tales como su forma, color o textura. De esta manera, el usuario puede buscar imágenes visualmente semejantes entre sí sin necesidad de recurrir a atributos textuales que las definan.
El grado de aceptación que han recibido los sistemas CBIR desde que surgieron, a comienzos de los años '90, ha sido bajo excepto en entornos muy específicos. Sin embargo, y a tenor de estudios realizados, los usuarios se ven atraídos por sus opciones de búsqueda, al tiempo que la investigación al respecto es muy abundante. Esta contradicción entre el interés que suscitan las técnicas de recuperación CBIR y su escasa aprobación en términos generales nos lleva a la necesidad de indagar acerca de las posibles causas que la motivan.
En este trabajo se definen los sistemas CBIR y se sitúa su origen en el tiempo; se analiza la productividad de la investigación al respecto dejando patentes cuáles son las principales líneas abiertas en el estudio de esta materia así como los aspectos menos cuidados ; se sintetizan cuáles son las publicaciones, profesionales e instituciones y grupos de trabajo más relevantes dedicados aumentar el cuerpo teórico y práctico en torno a la tecnología CBIRM, se especifican las características y limitaciones principales que sufren esto sistemas, y se señalan las tipologías en que podemos clasificar las aplicaciones CBIR existentes, comentando algunos ejemplos dentro de cada categoría. Dedicamos un apartado al estudio de las aplicaciones más directamente relacionadas con nuestro ámbito profesional que han comenzado a explorarse.
Para finalizar, se examinan con detalle los problemas de interacción que afectan a los sistemas CBIR en su relación con el usuario. El diagnóstico que ofrecemos permite afirmar
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