Proposta de um Histograma Perceptual de cores como característica para recuperação de imagens baseada em conteúdo. Kátia Veloso Silva Adilson Gonzaga Rua Felício Soubihe, 1-25 – Edifício Enseada Cep: 17012-623 Bauru/SP Telefones: Cel. (14) 9793-3641 Res. (14) 3227-6643 Serv. (14) 4009-3647 E-mails: katiavs@sel.eesc.sc.usp.br katiaveloso@gmail.com agonzaga@sc.usp.br Abstract: This work was developed with the intention of establishing a methodology for the classification of the colors of digital images in perception colors to generate a feature vector that allows to retrieve images by their content from a database. In related works and studies analyzed the methodologies of grouping the diverse possible colors of an image do not allow making an association between the digital colors perceived for human beings. Studies show that the in majority of the cultures human beings associate with the color perception only eleven terms: red, yellow, blue, green, pink, brow, black, white, purple, orange and gray. Therefore, this work considers a methodology based on rules of the Fuzzy Logic, that allows to associate with all the possible colors of digital images one of the eleven defined cultural colors, thus creating a Perceptual Color Histogram. This will allow the generation of a feature vector for the Content-Based Images Retrieval in a Database. Keywords: Content-Based Image Retrieval (CBIR); Color Perception; Color Models; Fuzzy Logic; Perception Histogram; Characteristics Vector. A Recuperação de Imagens Baseada em Conteúdo (CBIR), tem sido bastante utilizada em diversas aplicações, tais como, em banco de imagens médicas, na localização de cópias de imagens na Internet, entre outras. A busca por conteúdo consiste em encontrar numa base de dados uma imagem similar àquela que foi dada como imagem de entrada, ou seja, àquela que se busca pesquisar por similaridade no banco de dados [1] e [2]. As características utilizadas na maioria dos trabalhos em CBIR são: cor, textura e forma. No entanto, a cor apresenta uma quantidade muito grande de valores (16777216 milhões de cores), dependendo da “paleta” utilizada. O uso de todos esses valores como características em um vetor torna assustador o problema da alta dimensionalidade. Baseado em estudos da psicologia humana e da ciência das cores [10] e [11], este trabalho propõe a geração de um Histograma Perceptual de Cores onde cada uma das possíveis cores de uma imagem digital possa ser agrupada em uma das onze cores culturais concordes com a percepção humana. No universo das cores, pesquisas mostram que todas as cores existentes podem ser classificadas em apenas onze categorias de cores culturais: vermelho, amarelo, azul, verde, rosa, marrom, preto, violeta, laranja e cinza [3]. Assim, um Histograma Perceptual [2] das Cores será gerado para cada imagem, informando o quanto de cada cor cultural cada imagem contém.