Estructuras de datos métricas para la recuperación de información multimedia en la web

Autores
Uribe Paredes, Roberto; Peña Jaramillo, Eduardo; Osiris, Sofía
Año de publicación
2009
Idioma
español castellano
Tipo de recurso
documento de conferencia
Estado
versión publicada
Descripción
La búsqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en áreas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner´ıa de datos, recuperación de información, etc. En este contexto, tres grupos de investigación aúnan esfuerzos en una misma dirección con el objetivo de posibilitar un mayor avance en torno al diseño, desarrollo e implementación de nuevas y eficientes estructuras métricas, así como también en la construcción de aplicaciones que permitan acercar a la realidad este tipo de investigaciones. El presente artículo describe algunos de los avances realizados en el último año en torno a esta línea de investigación realizados por grupos conformados por la Universidad de Magallanes, Chile y por las unidades académicas de Río Turbio y Río Gallegos de Universidad Nacional de la Patagonia Austral, Argentina.
Eje: Ingeniería de Software y Base de Datos
Red de Universidades con Carreras en Informática (RedUNCI)
Materia
Ciencias Informáticas
SOFTWARE ENGINEERING
estructuras de datos
algoritmos
espacios métricos
consultas por similitud
base de datos
paralelismo
modelo BSP
CBIR
Nivel de accesibilidad
acceso abierto
Condiciones de uso
http://creativecommons.org/licenses/by-nc-sa/2.5/ar/
Repositorio
SEDICI (UNLP)
Institución
Universidad Nacional de La Plata
OAI Identificador
oai:sedici.unlp.edu.ar:10915/19796
Acceder
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description La búsqueda por similaridad consiste en recuperar todos aquellos objetos dentro de una base de datos que sean parecidos o relevantes a una determinada consulta. Este concepto tiene una amplia gama de aplicaciones en áreas como bases de datos multimediales, reconocimiento de patrones, miner´ıa de datos, recuperación de información, etc. En este contexto, tres grupos de investigación aúnan esfuerzos en una misma dirección con el objetivo de posibilitar un mayor avance en torno al diseño, desarrollo e implementación de nuevas y eficientes estructuras métricas, así como también en la construcción de aplicaciones que permitan acercar a la realidad este tipo de investigaciones. El presente artículo describe algunos de los avances realizados en el último año en torno a esta línea de investigación realizados por grupos conformados por la Universidad de Magallanes, Chile y por las unidades académicas de Río Turbio y Río Gallegos de Universidad Nacional de la Patagonia Austral, Argentina.
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