Multidimensional Visualization to Support Analysis of Image Collections

Eler, Danilo Medeiros; Nakazaki, Marcel Y.; Paulovich, Fernando V.; Santos, Davi Pereira dos; Oliveira, Maria Cristina Ferreira de; Neto, J. E.; Minghim, Rosane

doi:10.1109/sibgrapi.2008.30

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“…Além da coordenação auxiliar a exploração, também foi possível comparar diferentes espaços multidimensionais, os quais foram construídos por diferentes algoritmos extratores de características; comparar diferentes mé-tricas de distância para calcular a similaridade entre as instâncias; comparar resultados de seletores de características e de classificadores. Esse sistema também pode utilizar resultados de classificação para auxiliar a exploração de coleções de imagens não rotuladas e a exploração simultânea de mapas de textos e de imagens (Eler et al, 2008a(Eler et al, , 2009a);…”

Section: Objetivos E Contribuiçõesunclassified

“…Nesse sentido, a PEx foi adaptada no contexto deste trabalho, resultando na Projection Explorer for Images (PEx-Image) (Eler et al, 2008a(Eler et al, , 2009a, que é uma ferramenta e abordagem que utiliza mapas de similaridades e múltiplas visões coordenadas para auxiliar na exploração de coleções de imagens. A PEx-Image e suas aplicações são descritas no próximo capítulo.…”

Section: Considerações Finaisunclassified

“…A ferramenta Projection Explorer , estendida para admitir o modelo de coordenação implementado, é utilizada para a exploração de coleções de documentos. Para a exploração de coleções de imagens foi construída uma nova ferramenta denominada Projection Explorer for Images (PEx-Image) (Eler et al, 2008a(Eler et al, , 2009a, a qual é uma adaptação da PEx. A PEx-Image implementa técnicas de interação sobre os mapas de similaridade para auxiliar a exploração de coleções de imagens.…”

Section: Considerações Iniciaisunclassified

“…Para isso, as técnicas de interação foram adaptadas e novas ferramentas específicas foram desenvolvidas. A nova ferramenta é denominada Projection Explorer for Images (PEx-Image) (Eler et al, 2008a(Eler et al, , 2009a. Com a PEx-Image, é possível utilizar a própria imagem como marcação visual do mapa (Figura 6.13(a)).…”

Section: Exploração De Coleções De Imagensunclassified

“…Adicionalmente, em qualquer uma das duas formas de marcação visual (imagens ou círculos) é possível visualizar o conteúdo das imagens sob o posicionamento do mouse (Figura 6.13(b)) e o conteúdo de um grupo de imagens através de uma janela dedicada (Figura 6.13(c)). (Eler et al, 2008a)) .…”

Section: Exploração De Coleções De Imagensunclassified

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Múltiplas visões coordenadas para exploração de mapas de similaridade

Eler¹

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Eler¹

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Image hub explorer: evaluating representations and metrics for content-based image retrieval and object recognition

Tomašev

Mladenić

2014

Multimed Tools Appl

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Abstract. Large quantities of image data are generated daily and visualizing large image datasets is an important task. We present a novel tool for image data visualization and analysis, Image Hub Explorer. The integrated analytic functionality is centered around dealing with the recently described phenomenon of hubness and evaluating its impact on the image retrieval, recognition and recommendation process. Hubness is reflected in that some images (hubs) end up being very frequently retrieved in 'top k' result sets, regardless of their labels and target semantics. Image Hub Explorer offers many methods that help in visualizing the influence of major image hubs, as well as state-of-the-art metric learning and hubness-aware classification methods that help in reducing the overall impact of extremely frequent neighbor points. The system also helps in visualizing both beneficial and detrimental visual words in individual images. Search functionality is supported, along with the recently developed hubness-aware result set re-ranking procedure.

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VAICo: Visual Analysis for Image Comparison

Schmidt

Gröller

Brückner

2013

IEEE Trans. Visual. Comput. Graphics

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Scientists, engineers, and analysts are confronted with ever larger and more complex sets of data, whose analysis poses special challenges. In many situations it is necessary to compare two or more datasets. Hence there is a need for comparative visualization tools to help analyze differences or similarities among datasets. In this paper an approach for comparative visualization for sets of images is presented. Well-established techniques for comparing images frequently place them side-by-side. A major drawback of such approaches is that they do not scale well. Other image comparison methods encode differences in images by abstract parameters like color. In this case information about the underlying image data gets lost. This paper introduces a new method for visualizing differences and similarities in large sets of images which preserves contextual information, but also allows the detailed analysis of subtle variations. Our approach identifies local changes and applies cluster analysis techniques to embed them in a hierarchy. The results of this process are then presented in an interactive web application which allows users to rapidly explore the space of differences and drill-down on particular features. We demonstrate the flexibility of our approach by applying it to multiple distinct domains.

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