El artículo titulado “Sketch-Based Image Retrieval using Keyshapes“, del investigador José Saavedra , será publicado en la Revista MULTIMEDIA TOOLS AND APPLICATIONS (2013).
La investigación desarrollada por José Saavedra y Benjamín Bustos, propone un enfoque local para la recuperación de imágenes basada en sketches ( dibujos a mano), centrando la búsqueda en la detección de formas simples que llamamos keyshapes. Este método funciona como una estrategia local, pero en lugar de detectar puntos clave, se detectan keyshapes sobre los cuales se calculan descriptores locales.
Abstract
Aunque la recuperación de imágenes basada en sketches (dibujos a mano) es aún una área de investigación joven, existen muchas aplicaciones que pueden explotar este novedoso paradigma de recuperación de imágenes. Entre algunas aplicaciones tenemos: búsqueda en la web, búsqueda de patrones, búsqueda de objetos CAD, recuperación de imágenes con dibujos hechos por niños con el fin de mejorar sus habilidades cognitivas, entre otras. Además, gracias a la proliferación de dispositivos touch-screen, el paradigma de consulta por sketches se hace altamente accesible y fácil de realizar, permitiendo al usuario dibujar lo que desea encontrar. En este trabajo, se propone una novedosa técnica para recuperar imágenes cuando la entrada es un sketch. Nuestra técnica se basa en la detección de primitivas geométricas, a las que llamamos keyshapes, sobre las cuales se calculan descriptores locales. Nuestra propuesta basada en keyshapes nos permite representar la estructura de objetos en una imagen, estructura que puede ser usada para incrementar la efectividad de la tarea de recuperación. En efecto, nuestros resultados muestran un incremento en la efectividad con respecto a los métodos del estado del arte. Además, demostramos que nuestra propuesta permite lograr una significativa mejora cuando es combinada con técnicas como las basadas en Bag of Features.
“Resultados de nuestra propuesta basada en keyshapes sobre la base de datos propuesta por Eitz et al. (http://cybertron.cg.tu-
Abstract
Although sketch based image retrieval (SBIR) is still a young research area, there are many applications capable of exploiting this retrieval paradigm, such as web searching and pattern detection. Moreover, nowadays drawing a simple sketch query turns very simple since touch screen based technology is being expanded. In this work, we propose a novel local approach for SBIR based on detecting simple shapes which are named keyshapes. Our method works as a local strategy, but instead of detecting keypoints, it detect keyshapes over which local descriptors are computed. Our proposal based on keyshapes allow us to represent the structure of the objects in an image which could be used to increase the effectiveness in the retrieval task. Indeed, our results show an improvement in the retrieval effectiveness with respect to the state of the art. Furthermore, we demonstrate that combining our keyshape approach with a Bag of Feature approach allows us to achieve significant improvement with respect to the effectiveness of the retrieval task.
“Results of our proposal keyshapes based on the proposed database Eitz et al.(http://cybertron.cg.tu-berlin.de/eitz/tvcg_benchmark/