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Type: DISSERTAÇÃO DIGITAL
Degree Level: Mestrado
Title: Abordagens para busca de séries temporais representadas por imagens de recorrência
Title Alternative: Time series approaches represented by recurrence images
Author: Santos, Elisangela Silva dos, 1986-
Advisor: Torres, Ricardo da Silva, 1977-
Abstract: Resumo: A representação de imagens por meio de assinatura textual tem apresentado bons resultados em tarefas de recuperação de informação. A assinatura textual consegue sumarizar as principais características de uma imagem em uma representação. Os vetores de características são organizados em estrutura de dados que permitem sua indexação, tornando mais ágil o processamento das consultas. O apoio a buscas de séries temporais pode ser crucial em vários domínios, nos quais a análise de séries temporais longas com base na identificação de padrões similares e diferentes é uma tarefa amplamente comum. Neste trabalho, nós apresentamos um novo método de busca que utiliza uma técnica da extração assinatura textual como abordagem para representação de séries temporais. O método combina dois componentes principais: a representação da série a partir de assinaturas textuais extraídas de uma imagem de recorrência; e a recuperação de séries a partir de índice textuais. A solução compreende quatro etapas principais: representação da série temporal em uma imagem; caracterização do conteúdo da imagem por meio de uma descrição baseada em histograma que extrai propriedades e padrões das séries; mapeamento das propriedades e padrões extraídos para uma assinatura textual; e indexação de assinaturas textuais usando tecnologias de Recuperação de Informação (RI) bem estabelecidas. Neste trabalho, demonstramos tanto a eficácia quanto a eficiência da solução apresentada em problemas de recuperação de séries temporais relacionados ao gerenciamento de dados fenológicos associados a imagens de vegetação próxima à superfície. Nosso método conseguiu superar métodos da literatura, demonstrando bom desempenho tanto em termos de eficiência quanto de eficácia

Abstract: The representation of images through textual signatures have been leading to effective results in search tasks. Textual signatures can summarize key features of an image into a representation. Feature vectors are organized into data structures that allow them to be indexed, making query processing faster. Time series searches can be crucial in many domains, where time series analysis based on the identification of similar and different patterns is a widely common task. In this work, we present a new search method that uses a textual signature extraction technique for time series representation. The method combines two components: the representation of time series series by means of textual signatures extracted from recurrence images; and the search of time series through textual indices. The solution consists of four main steps: representation of time series into an image; characterization of the image content through a histogram-based description that extracts properties and patterns from the input time series; mapping of properties and patterns to a textual signature; and indexing of textual signatures using well-established information retrieval (IR) technologies. In this work, we demonstrate both the effectiveness and the efficiency of the solution presented in time series retrieval problems related to the management of phenological data associated with time series of near-surface vegetation images. Experimental results show that our method was able to overcome baselines, yielding promising results in terms of both efficiency and effectiveness
Subject: Series temporais
Gráfico de recorrência
Recuperação da informação
Fenologia
Busca de séries temporais
Language: Português
Editor: [s.n.]
Citation: SANTOS, Elisangela Silva dos. Abordagens para busca de séries temporais representadas por imagens de recorrência. 2019. 1 recurso online (62 p.). Dissertação (mestrado) - Universidade Estadual de Campinas, Instituto de Computação, Campinas, SP.
Date Issue: 2019
Appears in Collections:IC - Tese e Dissertação

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