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Campo DCValorIdioma
dc.creatorRibani, Ricardopt_BR
dc.creator.Latteshttp://lattes.cnpq.br/9346612051346659por
dc.contributor.advisor1Marengoni, Mauríciopt_BR
dc.contributor.advisor1Latteshttp://lattes.cnpq.br/1974791787566027por
dc.contributor.referee1Pacheco, Beatriz de Almeidapt_BR
dc.contributor.referee1Latteshttp://lattes.cnpq.br/6278009418977363por
dc.contributor.referee2Costa, Anna Helena Realipt_BR
dc.contributor.referee2Latteshttp://lattes.cnpq.br/5116213374235632por
dc.date.accessioned2016-03-15T19:37:55Z-
dc.date.available2015-04-15pt_BR
dc.date.issued2015-02-11pt_BR
dc.identifier.citationRIBANI, Ricardo. Recomendações de obras de arte baseadas em conteúdo. 2015. 68 f. Dissertação (Mestrado em Engenharia Elétrica) - Universidade Presbiteriana Mackenzie, São Paulo, 2015.por
dc.identifier.urihttp://tede.mackenzie.br/jspui/handle/tede/1458-
dc.description.resumoOs sistemas de recomendações estão cada dia mais presentes no meio digital. Com a crescente quantidade de informações e a popularização da internet, cada vez mais as pessoas tem acesso a grandes acervos multimídia. Com isso, consequentemente o usuário se encontra muitas vezes em situações de dúvida ao fazer uma escolha. Com o objetivo de auxiliar o usuário a fazer suas escolhas, o presente trabalho apresenta um estudo em torno dos sistemas de recomendações baseados em conteúdo de imagens. Este estudo engloba uma abordagem a respeito de algoritmos de recuperação de imagens, além da aplicação de conceitos de visão computacional e inteligência artificial, como técnicas para reconhecimento de padrões. Além do estudo teórico, este trabalho teve como objetivo a criação de um sistema computacional aplicado a um banco de dados de imagens de obras de arte. Uma aplicação que utiliza uma interface desenvolvida para telefones celulares, no qual o usuário pode capturar a imagem de uma obra através da câmera do celular e baseado nessa obra o sistema gera uma recomendação de outra dentro do mesmo banco de dados, considerando parâmetros configuráveis como estilo, gênero ou cores.por
dc.description.abstractWith the growing amount of multimedia information, the recommender systems have become more present in digital systems. Together with the growth of the internet, more and more people have access to large multimedia collections and consequently the user is often in doubt situations when making a choice. In order to help the user to make their own choices, this research presents a study around the content-based recommender systems applied to art paintings. Here are included approaches on image retrieval algorithms, computer vision and artificial intelligence concepts such as techniques for pattern recognition. One of the goals of this research was the creation of a software for mobile phones, applied to an art paintings database. The application uses an interface developed for mobile phones, where the user can point the phone s camera to a painting and based on this painting the system generates a recommendation of another painting in the same database, considering some parameters such as style, genre or color.eng
dc.description.provenanceMade available in DSpace on 2016-03-15T19:37:55Z (GMT). No. of bitstreams: 1 RICARDO RIBANI.pdf: 13475262 bytes, checksum: 1e8f0a623498d0aa2fda9f44449b7325 (MD5) Previous issue date: 2015-02-11eng
dc.description.sponsorshipFundo Mackenzie de Pesquisapt_BR
dc.formatapplication/pdfpor
dc.thumbnail.urlhttp://tede.mackenzie.br/jspui/retrieve/3782/RICARDO%20RIBANI.pdf.jpg*
dc.languageporpor
dc.publisherUniversidade Presbiteriana Mackenziepor
dc.publisher.departmentEngenharia Elétricapor
dc.publisher.countryBRpor
dc.publisher.initialsUPMpor
dc.publisher.programEngenharia Elétricapor
dc.rightsAcesso Abertopor
dc.subjectsistemas de recomendaçõespor
dc.subjectvisão computacionalpor
dc.subjectrecuperação de imagenspor
dc.subjectbag of keypointspor
dc.subjectpontos de interessepor
dc.subjectinteligência artificialpor
dc.subjectrecommender systemseng
dc.subjectcomputer visioneng
dc.subjectimage retrievaleng
dc.subjectbag of keypointseng
dc.subjectfeature pointseng
dc.subjectartificial intelligenceeng
dc.subject.cnpqCNPQ::ENGENHARIAS::ENGENHARIA ELETRICApor
dc.titleRecomendações de obras de arte baseadas em conteúdopor
dc.typeDissertaçãopor
Aparece nas coleções:Mestrado - Engenharia Elétrica e Computação

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