Actualización dinámica del modelo Bag of Visual Words para la generación de visualizaciones de colecciones dinámicas de imágenes

Abstract

Hoy en día, muchos conjuntos de datos disponibles son dina´micos, es decir, que evolucionan a medida que nuevos elementos son gradualmente agregados o removidos. En este ámbito, es importante contar con representaciones visuales que acepten conjuntos de datos dina´micos. Este trabajo de investigación busca principalmente adaptar el método Bag of Visual Words (BOVW) estático, para que acepte un comportamiento dina´mico, cuando los conjuntos de entrada sean incrementales. Esta actualización no debería alterar la efectividad en cuanto a recuperación y agrupamiento de imágenes se refiere. Se consideró de forma general, el Vector Space Model (VSM) ya que presentó mejores resultados en cuanto a la discriminación de clases. Además, el VSM convencional no es incremental, es decir, nuevas adiciones a la colección fuerzan el re-cálculo del espacio de datos y de las disimilitudes anteriormente computadas. En este sentido, se considera un nuevo modelo incremental basado en el VSM (Incremental Vector Space Model (iVSM)) en nuestros estudios comparativos. El iVSM presento´ los mejores resultados cuantitativos y cualitativos en diversas configuraciones probadas. Los resultados de la evaluación se presentan y se ofrecen recomendaciones sobre la aplicación de diferentes medidas de similitud de imágenes en tareas de análisis visual.