[ca] Aquesta tesi consisteix a desenvolupar una interfície d'usuari web per a un sistema de recuperació d'imatges basat en contingut (CBIR) per tal de proporcionar una visualització dels resultats obtinguts i, finalment, millorar-los mitjançant la captura dels comentaris de l'usuari. En primer lloc, s'estudia la millor manera de desenvolupar una interfície web d'usuari capaç d'incorporar el sistema basat en l'aprenentatge automàtic que calcularà una llista d'imatges similars a partir d'una consulta visual. Per aconseguir un bon rendiment del sistema, també s'estudia la relació entre els diferents llenguatges de programació i la quantitat de dades dels diferents datasets utilitzats. La interfície d'usuari consisteix en una web que ofereix diferents formes d'introduir la imatge que es vol consultar al sistema. Això es pot fer mitjançant l'opció proporcionada pel mateix sistema, que consisteix a usar algunes de les imatges del mateix dataset com consultes per al sistema CBIR, però d'altra banda, també existeix l'opció d'experimentar amb imatges personalitzades que no formen part del dataset original, ja sigui carregant des d'un arxiu o proporcionant el seu URL al sistema. A part, en calcular la classificació d'imatges similars per a una consulta determinada, es proporcionen diferents funcionalitats o modes a l'usuari: el mode ''explorer", el mode ''annotation" i el mode ''query expansion". El mode ''explorer" permet a l'usuari navegar a través d'un dataset particular en escollir una de les imatges proporcionades al rànquing per així ser capaç de realitzar una nova cerca. Els modes ''query expansion" i ''annotation" recullen anotacions d'usuari per millorar el rànquing obtingut pel sistema CBIR. De fet, el mode ''query expansion" permet a l'usuari seleccionar múltiples imatges com consultes d'entrada per al sistema per tal de proporcionar una representació més acurada de la classificació. En canvi, el mode ''annotation" permet a l'usuari anotar les imatges d'èxit i fracàs del rànquing per després enviar-les al sistema, que finalment entrenarà un model SVM per millorar el rànquing i actualitzar-lo. Se'ls va demanar a deu usuaris diferents que interactuessin durant 10 minuts amb la interfície d'usuari i completessin un formulari per avaluar la usabilitat i el disseny final del sistema proposat. A més, es va realitzar una avaluació quantitativa i qualitativa per avaluar el benefici de l'anotació i les maneres QE respecte als rànquings originals. Els resultats indiquen que la interfície aconseguida és intuitiva, robusta, consistent i construïda amb un propòsit útil. Pel que fa a les utilitats, es conclou que cada mode té la seva pròpia utilitat i que el mode ''query expansion" és millor en tractar de millorar els rànquings amb baixa precisió, mentre que el mode ''annotation" també és útil en tenir una classificació d'alta precisió. Això és degut al fet que aquest últim mode permet anotar també les imatges negatives arribant a usar el mode com a filtre d'errors. Finalment, es plantegen els objectius assolits i es fa ús d'un estudi, també dut a terme en aquest projecte, amb la finalitat de llistar totes les possibles implementacions suggerides per a la millora del projecte.

[es] Esta tesis consiste en desarrollar una interfaz de usuario web para un sistema de recuperación de imágenes basado en contenido (CBIR) con el fin de proporcionar una visualización de los resultados obtenidos y finalmente mejorarlos mediante la captura de los comentarios del usuario. En primer lugar, se estudia la mejor manera de desarrollar una interfaz web de usuario capaz de incorporar el sistema basado en el aprendizaje automático que calcula una lista de imágenes similares a partir de una consulta visual. La relación entre los diferentes lenguajes de programación y la cantidad de datos de los diferentes datasets utilizados en esta tesis también se incluyen para lograr un buen rendimiento para el sistema. La interfaz de usuario consiste en una web que ofrece diferentes formas de seleccionar la imagen de consulta para buscar dentro de un conjunto de datos particular. Por lo tanto, la interfaz proporciona una opción de usar algunas de las imágenes del propio dataset como consultas para el sistema CBIR, así como una opción de experimentar con imágenes personalizadas que no forman parte del dataset original, ya sea cargándolo desde un archivo o proporcionando su URL al sistema. Además, al calcular la clasificación de imágenes similares para una consulta determinada, se proporcionan diferentes funcionalidades o modos al usuario: el modo ''explorer", el modo ''annotation" y el modo ''query expansion". El modo explorador le permite al usuario navegar a través de un dataset particular al seleccionar una de las imágenes proporcionadas en un ranking y realizar una nueva búsqueda. Los modos de ''query expansion" y ''annotation" recopilan anotaciones de usuario para mejorar el ranking obtenido por el sistema CBIR. De hecho, el modo ''query expansion" permite al usuario seleccionar múltiples imágenes como consultas de entrada para el sistema con el fin de proporcionar una representación más rica de la clasificación. En cambio, en el modo ''annotation" el usuario puede anotar las imágenes de éxito y fracaso del ranking y enviarlas al sistema, que finalmente entrenará un modelo SVM para mejorar el ranking y actualizarlo. Se les pidió a diez usuarios diferentes que interactuasen durante 10 minutos con la interfaz de usuario y completasen un formulario para evaluar la utilidad y el diseño final del sistema propuesto. Además, se realizó una evaluación cuantitativa y cualitativa para evaluar el beneficio de la anotación y los modos QE respecto a los rankings originales. Los resultados indican que la interfaz lograda es intuitiva, robusta, consistente y construida con un propósito útil. En cuanto a las utilidades, se concluye que cada modo tiene su propia utilidad y que el modo ''query expansion" es mejor tratando de mejorar los rankings de baja precisión, mientras que el modo ''annotation" también es útil al tener una clasificación de alta precisión, ya que podemos anotar solo las imágenes negativas usando este modo como un filtro. Finalmente, se discuten los objetivos alcanzados y se hace uso de un estudio también llevado a cabo en este proyecto con la finalidad de enumerar las posibles implementaciones sugeridas para mejorar el sistema.