b'\n_START_ARTICLE_\nConsulta d\'imatges mitjan\xc3\xa7ant exemple\n_START_PARAGRAPH_\nLa Consulta d\'imatges mitjan\xc3\xa7ant exemple (Content-based Image Retrieval) \xc3\xa9s un sistema de recerca per recuperar imatges basant-se en el seu contingut, referint-se en el seu context a colors, formes, textures o qualsevol altra informaci\xc3\xb3 que pugui derivar-se de la pr\xc3\xb2pia imatge. _NEWLINE_CBIR \xc3\xa9s una especificitat de consulta mitjan\xc3\xa7ant exemple (Query by Example) i tamb\xc3\xa9 s\xc3\xb3n coneguts com a QBIC, ja que \xc3\xa9s la tecnologia m\xc3\xa9s utilitzada avui dia per a la cerca d\'imatges en grans bases de dades. Entre les variants de consultes mitjan\xc3\xa7ant exemple per\xc3\xb2, tamb\xc3\xa9 hi trobem diferents especificitats com ara els sistemes de cerca amb audio com per exemple el cercador de veu o la cerca amb text.\n_START_SECTION_\nHist\xc3\xb2ria\n_START_PARAGRAPH_\nEls sistemes CBIR van sorgir al comen\xc3\xa7ament de la d\xc3\xa8cada dels \'90 per solucionar els problemes de la indexaci\xc3\xb3 manual, que consisteix en l\'associaci\xc3\xb3 de termes a les imatges. Aquests problemes eren, i segueixen sent, una gran inversi\xc3\xb3 en temps a causa de la inconsist\xc3\xa8ncia entre indicadors humans, aix\xc3\xad com la dificultat d\'expressar amb paraules les qualitats gr\xc3\xa0fiques i les sensacions est\xc3\xa8tiques que proporciona la percepci\xc3\xb3 d\'una representaci\xc3\xb3 visual._NEWLINE_L\'\xc3\xbas de cerques autom\xc3\xa0tiques a trav\xc3\xa9s d\'un conjunt d\'imatges sobre la seva base de forma, to, color, textura o ubicaci\xc3\xb3 espacial ha estat durant molt de temps i continua sent una \xc3\xa0rea de recerca florent, on cada any, apareixen documents en f\xc3\xb2rums cient\xc3\xadfics i t\xc3\xa8cnics.\n_START_SECTION_\nProgr\xc3\xa9s t\xc3\xa8cnic\n_START_PARAGRAPH_\nHi ha un creixent inter\xc3\xa8s en CBIR a causa de les limitacions inherents als sistemes basats en metadades, aix\xc3\xad com l\'\xc3\xa0mplia gamma de possibles usos per a la recuperaci\xc3\xb3 de la imatge de forma eficient. La informaci\xc3\xb3 textual sobre les imatges pot ser buscat f\xc3\xa0cilment utilitzant la tecnologia existent, per\xc3\xb2 requereix personal per a descriure cada imatge a la base de dades. Aix\xc3\xb2 \xc3\xa9s poc pr\xc3\xa0ctic per a bases de dades molt grans, o per a imatges que es generen de forma autom\xc3\xa0tica, per exemple, de les c\xc3\xa0meres de vigil\xc3\xa0ncia. Tamb\xc3\xa9 \xc3\xa9s possible perdre imatges que utilitzen sin\xc3\xb2nims diferents en les seves descripcions. Els sistemes basats en la classificaci\xc3\xb3 de les imatges de forma sem\xc3\xa0ntica, com "gat" com una subclasse de "animals" eviten aquest problema, per\xc3\xb2 encara s\'enfronten als problemes a gran escala. _NEWLINE_Les caracter\xc3\xadstiques visuals m\xc3\xa9s extensament manejades per aquests sistemes es refereixen al Color, Textura, i Formes gen\xc3\xa8riques, encara que a vegades tamb\xc3\xa9 es treballa amb la posici\xc3\xb3 espacial d\'un determinat objecte en una imatge o les difer\xc3\xa8ncies tonals. Aquests atributs s\'extreuen i es representen autom\xc3\xa0ticament a trav\xc3\xa9s d\'estructures de dades num\xc3\xa8riques, de manera que no necessitem expressar la nostra cerca mitjan\xc3\xa7ant termes sin\xc3\xb3 emprant, per exemple, paletes de colors, dibuixant o seleccionant imatges a partir de les quals el sistema retornar\xc3\xa0 altres visualment similars. No obstant aix\xc3\xb2, els sistemes CBIR de car\xc3\xa0cter mixt solen combinar aquestes opcions de consulta tamb\xc3\xa9 amb la tradicional expressi\xc3\xb3 ling\xc3\xbc\xc3\xadstica del que busquem.\n_START_SECTION_\nSistemes de programari CBIR i t\xc3\xa8cniques\n_START_PARAGRAPH_\nMolts s\xc3\xb3n els sistemes CBIR desenvolupats, per\xc3\xb2 el problema de la recuperaci\xc3\xb3 de les imatges a partir del seu contingut encara \xc3\xa9s en gran manera de p\xc3\xadxels sense resoldre.\n_START_SECTION_\nT\xc3\xa8cniques de consulta\n_START_PARAGRAPH_\nDiferents implementacions de CBIR fan \xc3\xbas de diferents tipus de consultes dels usuaris.\n_START_SECTION_\nRecuperaci\xc3\xb3 sem\xc3\xa0ntica\n_START_PARAGRAPH_\nEl sistema CBIR ideal, des de la perspectiva de l\'usuari, implicaria el que es coneix com a recuperaci\xc3\xb3 sem\xc3\xa0ntica, on l\'usuari fa una petici\xc3\xb3 com a "trobar fotos de gossos" o fins i tot "trobar fotos d\'Abraham Lincoln". Aquest tipus de composici\xc3\xb3 oberta, \xc3\xa9s una tasca tediosa per ser portat a terme pels ordinadors. Els sistemes CBIR actuals, generalment fan \xc3\xbas de funcions de menor nivell com la textura, color i forma, encara que alguns sistemes s\'aprofitin de caracter\xc3\xadstiques comunes d\'alt nivell com poden ser les cares (vegeu el sistema de reconeixement facial). _NEWLINE_D\'altra banda, no tots els sistemes CBIR s\xc3\xb3n gen\xc3\xa8ric. Alguns sistemes estan dissenyats per a un domini espec\xc3\xadfic, per exemple, la cerca per forma es pot utilitzar per trobar les peces dins d\'una base de dades de CAD-CAM.\n_START_SECTION_\nAltres m\xc3\xa8todes de consulta\n_START_PARAGRAPH_\nAltres m\xc3\xa8todes de consulta inclouen la navegaci\xc3\xb3 per imatges d\'exemple, navegaci\xc3\xb3 personalitzada o categories jer\xc3\xa0rquiques, consulta per regions de la imatge (en lloc de tota la imatge), per m\xc3\xbaltiples imatges d\'exemple, per esb\xc3\xb3s, consulta directa per especificaci\xc3\xb3 de les caracter\xc3\xadstiques de la imatge, i les consultes multimodal (per exemple, la combinaci\xc3\xb3 de tacte, veu, etc.). _NEWLINE_Els sistemes CBIR tamb\xc3\xa9 poden fer \xc3\xbas de la retroalimentaci\xc3\xb3 pertinent, on l\'usuari refina progressivament els resultats de cerca mitjan\xc3\xa7ant el marcatge de les imatges en els resultats com "rellevant", "no rellevant" o "neutral" a la consulta de cerca, despr\xc3\xa9s repetir la cerca amb la nova informaci\xc3\xb3.\n_START_SECTION_\nColor\n_START_PARAGRAPH_\nLa recuperaci\xc3\xb3 d\'imatges basada en la semblan\xc3\xa7a de color, s\'aconsegueix mitjan\xc3\xa7ant el c\xc3\xa0lcul d\'un histograma de color per a cada imatge que identifica la proporci\xc3\xb3 de p\xc3\xadxels d\'una imatge que contenen valors espec\xc3\xadfics en aquest cas, colors. Les recerques actuals estan tractant de divir segments de color per regi\xc3\xb3 i per la relaci\xc3\xb3 espacial entre dues regions de colors diferents. _NEWLINE_Mostra imatges basant-se en els colors que contenen \xc3\xa9s una de les t\xc3\xa8cniques m\xc3\xa9s \xc3\xa0mpliament usades perqu\xc3\xa8 no dep\xc3\xa8n de la mida de la imatge o de la seva orientaci\xc3\xb3. La cerca basada en el color s\'executa comunament comparant els histogrames de color de les imatges.\n_START_SECTION_\nTextura\n_START_PARAGRAPH_\nLa mesura de les textures cerca patrons visuals en les imatges i tracta de trobar la manera en qu\xc3\xa8 es defineix l\'espai. La textura es representa mitjan\xc3\xa7ant Texels que despr\xc3\xa9s es col\xc2\xb7loquen en una s\xc3\xa8rie de conjunts depenent en totes les textures s\'han detectat a la imatge. Aquests conjunts no nom\xc3\xa9s defineixen les textures, sin\xc3\xb3 tamb\xc3\xa9 quan en aquesta imatge (en quin punt) es troba aquesta textura.\n_START_SECTION_\nFormes\n_START_PARAGRAPH_\nLa forma no es refereix a la forma d\'una imatge com a la forma d\'una regi\xc3\xb3 en particular. Les formes sovint s\xc3\xb3n determinades aplicant primer el m\xc3\xa8tode de segmentaci\xc3\xb3 (segmentation) o la detecci\xc3\xb3 de les vores (edge detection) d\'una imatge. En alguns casos una acurada detecci\xc3\xb3 de les formes requereix intervenci\xc3\xb3 humana perqu\xc3\xa8 els m\xc3\xa8todes com la segmentaci\xc3\xb3 s\xc3\xb3n molt dif\xc3\xadcils per automatitzar.'