Segmentação automática de memórias pessoais

Dissertação para obtenção do grau de Mestre em Engenharia Informática e de Computadores

Na era digital há um aumento na produção de fotografias para consumo pessoal. Este acréscimo no número de fotografias produzidas torna mais difícil recuperar e visualizar fotografias relacionadas com um determinado evento social. No entanto a metadata associada a cada fotografia é também mais rica, incluindo frequentemente informação sobre o local onde cada fotografia é tirada. Para que seja facilitado o acesso às colecções de fotografias, é vantajoso apresentálas divididas em conjuntos com contexto semelhantes. Dado o grande número de fotografias, é importante que essa divisão seja feita automaticamente. Neste trabalho pretende-se construir um algoritmo de segmentação de conjuntos de fotografias, que assenta exclusivamente na informação presente na metadata, especificamente a informação temporal e geográfica. O objectivo é conseguir que cada segmento encontrado — um conjunto de fotografias — seja, na medida do possível, representativo de um evento social na vida do utilizador. O algoritmo desenvolvido é uma evolução de um outro, que efectua a segmentação apenas considerando a informação temporal, aqui estendido para incorporar também a informação geográfica. Nesse sentido, com ambas as segmentações é possível avaliar se a informação geográfica é redundante em relação à informação temporal. Com os testes efectuados, quer de caracterização, quer com utilizadores, verificouse que a informação geográfica aparenta ter vantagens quando utilizada como complemento à informação temporal. Os testes com utilizadores revelaram essa tendência, sendo necessário uma amostra maior para confirmar estatisticamente esta conclusão.

Abstract: In the digital age the production of personal photographic images is increasing. As the number of photographic images increases, it becomes harder to retrieve and to visualize photos from a given social event. However, the metadata associated to each picture is richer, often including information about the place where it was taken. To ease the access to personal photo collections, one can divide them into sets, each with it’s own context. Considering the large number of photos in each collection, it is important to automate such division. In this work, a segmentation algorithm is constructed, which is intended to segment sets of photographic pictures, a process that is based exclusively in the information present in the metadata, specifically the temporal and geographic information. Each segment found — a set of photographic pictures — represents a social event in the life of the user. The algorithm developed in this work is na evolution of another algorithm, which performs the process of segmenting picture sets considering only the temporal information, here extended to include geographic information as well. This way, with both segmentations it becomes possible to evaluate if the geographic information is redundant when we consider that temporal information is always present. The algorithms were tested using both theoretical tests and user tests. It was verified that the geographical information appears to have advantages when used as a complement to the temporal information. User tests revealed that tendency, despite the fact that a larger sample is needed to increase statistical power of the conclusion.