Classificação Fotográfica com Metadados

MINERAÇÃO DE DADOS PARA CLASSIFICAÇÃO FOTOGRÁFICA
Cristina Amazonas Cabral
DISSERTAÇÃO SUBMETIDA AO CORPO DOCENTE DA COORDENAÇÃO DOS
PROGRAMAS DE PÓS-GRADUAÇÃO DE ENGENHARIA DA UNIVERSIDADE
FEDERAL DO RIO DE JANEIRO COMO PARTE DOS REQUISITOS
NECESSÁRIOS PARA A OBTENÇÃO DO GRAU DE MESTRE EM CIÊNCIAS
EM ENGENHARIA CIVIL.
Aprovada por:
________________________________________________
Prof. Nelson Francisco Favila Ebecken, D. Sc.
________________________________________________
Profa. Beatriz de Souza Leite Pires de Lima, D. Sc.
________________________________________________
Prof. André de Souza Parente, Ph. D.
RIO DE JANEIRO, RJ - BRASIL
SETEMBRO DE 2006

CABRAL, CRISTINA AMAZONAS
Mineração de Dados para Classificação
Fotográfica [Rio de Janeiro] 2006
VIII,161p. 29,7 cm (COPPE/UFRJ,
M.Sc., Engenharia Civil, 2006)
Dissertação - Universidade Federal
do Rio de Janeiro, COPPE
1- Formato EXIF
2- Mineração de Dados
3- Classificação Fotográfica
I. COPPE/UFRJ II. Título (série)
ii

AGRADECIMENTOS
Ao prof. Nelson F.F. Ebecken, por sua sua sabedoria e leveza ao orientar; e por
acreditar nesta pesquisa me oferecendo esta oportunidade.
Ao prof. Dr. André Parente por tão gentilmente abrir mão de compromissos e me dar a
honra da sua participação na banca.
Ao programador Phil Harvey, por toda a sua atenção comigo e dedicação em instituir
o formato de arquivo padrão EXIF.
Ao prof. Ricco Rakotomalala, pela gentileza no suporte acerca do programa Tanagra.
Ao prof. Joaquim Marçal, por acreditar nesta pesquisa desde o início e ser um
incansável pesquisador buscando novos caminhos para agilizar a catalogação de
documentos e imagens.
Aos fotógrafos Alex Ferro, Maurício Andrade e Roberto Costa Pinto pelo interesse em
compartilhar o conhecimento acerca de equipamentos fotográficos e técnica aplicada.
À Maria Isabel , Fernanda e todo o pessoal da escola Amanhecendo por todo apoio,
suporte e carinho dispensado ao Antonio e a mim.
Ao Mario, pelo apoio e carinho, sem os quais este trabalho não seria possível.
Ao Antonio, que nasceu com este trabalho e ilumina o meu caminho.
Aos amigos Vane e Marcelo, por toda a força e crença no meu potencial.
À Elisângela, fiel parceira e amiga, pela estrutura e apoio para tocar esta empreitada.
iv

Resumo da Dissertação apresentada à COPPE/UFRJ como parte dos requisitos
necessários para a obtenção do grau de Mestre em Ciências (M. Sc.)
MINERAÇÃO DE DADOS PARA CLASSIFICAÇÃO FOTOGRÁFICA
Setembro/2006
Orientador: Nelson Francisco Favila Ebecken
Programa: Engenharia Civil
Este trabalho estuda a viabilidade da aplicação de métodos de classificação
supervisionada com base nos metadados de fotografias digitais selecionadas e
classificadas pela autora segundo um critério subjetivo. As fotografias foram extraídas
da Internet e generalizadas como retrato ou paisagem, compondo uma amostra com
quantidades equivalentes nas duas classes propostas. A massa de dados foi construída a
partir das informações pré-gravadas por câmeras fotográficas digitais no arquivo EXIF
(Exchangeable Image File Format for Digital Still Cameras), um padrão para formatos
de arquivos de imagem digital mantido pela JEITA (Japan Electronics and Information
Technology Industries Association). Os metadados discriminados neste arquivo acerca
da técnica utilizada no ato fotográfico sugerem a possibilidade de criação de um
modelo para classificação fotográfica.
v

Abstract of Dissertation presented to COPPE/UFRJ as a partial fullfillment of the
requirements for the degree of Master of Science (M. Sc.).
DATA MINING FOR PHOTOGRAPHIC CLASSIFICATION
September/2006
Advisor: Nelson Francisco Favila Ebecken
Department: Civil Engineering
This work studies the feasible of supervising classified methods applied to
digital photography metadata. The photos were selected and classified by the author
according to a subjective criteria. The sample was extracted from the Internet and is
composed of equitative quantities on the two proposed classes : landscape or portrait.
The input data was built based on the information recorded by digital cameras at the
EXIF file format (Exchangeable Image File Format for Digital Still Cameras), a
standard for the digital image file supported by JEITA(Japan Electronics and
Information Technology Industries Association). The metadata stamped in this file
concerning the technique applied at the moment of taking pictures do suggest the
making of a model for photo classification.
vi

ÍNDICE
I) INTRODUÇÃO
I.1) SINOPSE...................................................................................................... 1
I.2) OBJETIVO................................................................................................... 1
I.3) RELEVÂNCIA.............................................................................................. 1
I.4) A PROBLEMÁTICA DA INDEXAÇÃO DE IMAGENS......................................... 3
I.5) ESTADO DA ARTE....................................................................................... 5
I.6) MOTIVAÇÃO............................................................................................... 7
I.7) QUESTÕES LEVANTADAS PARA PESQUISA................................................... 9
I.8) RESULTADOS ESPERADOS.......................................................................... 9
I.9) DESCRIÇÃO DOS DEMAIS CAPÍTULOS.......................................................... 9
II) CARACTERIZAÇÃO DAS FOTOGRAFIAS
II.1) CATALOGAÇÃO EM ARQUIVOS FOTOGRÁFICOS......................................... 10
II.2) AS CATEGORIAS FOTOGRÁFICAS.............................................................. 10
II.3) A TÉCNICA FOTOGRÁFICA........................................................................ 13
II.4) A MATEMÁTICA E A TÉCNICA FOTOGRÁFICA............................................ 21
II.5) O ARQUIVO EXIF......................................................... ............................ 21
II.6) PROGRAMAS QUE EDITAM E/OU MANIPULAM O EXIF................................ 23
III) COMPOSIÇÃO DA AMOSTRA
III.1) BUSCA DAS FOTOGRAFIAS : QUAIS SITES DE FOTOS : ONDE ?.................. 26
III.2) FOTÓGRAFOS ESCOLHIDOS...................................................................... 28
III.3) DETALHAMENTO DO EXIF NO DEPOSITÓRIO DE FOTOS PBASE................ 30
III.4) VARIÁVEIS PARA ANÁLISE : O QUE FOI ESCOLHIDO DO EXIF................... 32
III.5) VALIDAÇÃO DA AMOSTRA : LIMPEZA, CAMPOS NULOS............................ 36
IV) MINERAÇÃO DE DADOS
IV.1) INTRODUÇÃO À IA................................................................................... 38
IV.2) VISUALIZAÇÃO DA AMOSTRA.................................................................. 39
IV.3) MÉTODO DE CLASSIFICAÇÃO PROPOSTO................................................. 43
IV.4) ANÁLISE DOS RESULTADOS..................................................................... 46
IV.5) CONCLUSÕES ACERCA DO MÉTODO......................................................... 49
vii

V) APROFUNDANDO O PROGRAMA EXIFTOOL
V.1) COMO ALTERAR OS METADADOS DA IMAGEM ?......................................... 50
V.2) CAMPOS OBRIGATÓRIOS DOS FORMATOS.................................................. 51
V.3) CARACTERÍSTICAS DO PROGRAMA............................................................ 52
V.4) O PROGRAMA............................................................................................ 52
V.5) GRUPOS.................................................................................................... 56
V.6) PRIORIDADES DE GRUPOS......................................................................... 57
V.7) SINTAXE................................................................................................... 57
V.8) PROBLEMAS CONHECIDOS DO JPEG.......................................................... 58
V.9) EXEMPLOS DE APLICAÇÕES FEITAS A PARTIR DO EXIFTOOL..................... 59
VI) QUESTÕES LEVANTADAS E PESQUISA FUTURA
VI.1) A IMPORTÂNCIA DOWORKFLOW DE TRABALHO DO FOTÓGRAFO............. 61
VI.2) GERAÇÃO AUTOMÁTICA DA MASSA DE DADOS....................................... 62
VI.3) PROVER AUTOMATICAMENTE ÍNDICES DE CONSULTA.............................. 62
VI.4) A AUTENTICIDADE DO REGISTRO FOTOGRÁFICO...................................... 63
VI.5) OUTRAS VARIÁVEIS DO EXIF QUE PODEM INFERIR CONHECIMENTO ....... 65
VII) CONCLUSÕES FINAIS.......................................................................................... 67
VIII) REFERÊNCIAS BIBLIOGRÁFICAS....................................................................... 69
IX) ANEXO I : FOTÓGRAFOS........................................................................................ 75
X) ANEXO II : AMOSTRA DE FOTOS (METADADOS)...................................................... 83
XI) ANEXO III : RETRATOS.......................................................................................... 120
XII) ANEXO IV : PAISAGENS....................................................................................... 128
XIII) ANEXO V : EXIF TAGS....................................................................................... 136
viii

I ) INTRODUÇÃO
I.1) SINOPSE
O presente trabalho irá aplicar a técnica de mineração de dados num conjunto de
fotografias selecionadas e classificadas segundo um critério subjetivo. A massa de
dados será formada a partir dos metadados de fotografias digitais extraídos do arquivo
EXIF (Exchangeable Image File Format for Digital Still Cameras), um padrão mantido
pela JEITA (Japan Electronics and Information Technology Industries Association)
para formatos de arquivos de imagem digital. Todas as fotografias foram selecionadas
da Internet.
I.2) OBJETIVO
O objetivo deste trabalho é identificar padrões que possam ser extraídos a partir da
análise detalhada da técnica utilizada no ato fotográfico e estabelecer modelos e/ou
estudos para classificação automática de fotografias digitais.
I.3) RELEVÂNCIA
A fotografia vem sendo cada vez melhor aceita como fonte de informação para
pesquisa em diversas áreas1
por expressar melhor do que um texto escrito determinados
conceitos2
. Embora a imagem não elimine a necessidade do texto acoplado, muitas
vezes ela é mais importante do que ele, e para que seja melhor aceita academicamente,
a fotografia técnica deve ser feita de tal forma que não altere a essência do objeto
fotografado. Ela deve ser nítida e ter proporções e cores fiéis à realidade. Padronizar,
formular e/ou estruturar a técnica deste tipo de fotografia é sem dúvida bastante
desejável, pois pode formar laços de união no polêmico confronto entre imagem e
palavra :
1
Antropologia, Sociologia, Botânica, Biologia, Psicologia, Psiquiatria, Medicina, etc.
2
Exemplos de fotografias usadas como instrumento de pesquisa : cocar de índio com penas coloridas,
retrato de um psicótico, panorâmica de casas de uma favela, crianças vivendo na rua, insetos, plantas, etc.
1

UMA IMAGEM VALE MAIS QUE MIL PALAVRAS X UMA PALAVRA PODE VALER MIL IMAGENS
Entender a imagem e “absorver” a informação nela contida é sem dúvida um processo
bastante subjetivo e muita pesquisa interdisciplinar vem sendo desenvolvida neste
sentido.
“A imaginação é a capacidade de codificar fenômenos de quatro dimensões em
símbolos planos e descodificar as mensagens assim codificadas. Imaginação é a
capacidade de fazer e decifrar imagens” [31]
Esta natureza mágica e subjetiva das imagens pode ser definida como não estruturada3
[43] no léxico informata. Isto significa que ela está diretamente ligada à percepção
humana do que está sendo representado.
O crescente volume de imagens digitais demanda um arquivamento cada vez mais
eficiente, e será de grande valia qualquer tipo de formalização que permita a automação
deste processo interpretativo da fotografia digital. É curioso notar que o processo de
manipulação e edição fotográfica se acelerou muito com o advento digital, mas a
classificação não acompanhou este progresso.
Instituições Públicas e Privadas que administram acervos fotográficos para pesquisa
enfrentam grande dificuldade de gerenciar e acoplar metadados às fotografias de forma
padronizada e eficiente. A Divisão de Iconografia da Fundação Biblioteca Nacional
administra um acervo de aproximadamente 25.000 fotografias do Séc. XIX4
; o Instituto
Moreira Salles (IMS) construiu no Rio de Janeiro uma Reserva Fotográfica e incorpora
cada vez mais Coleções de Fotografia ao seu acervo5
, estimado em cerca de 30.000
documentos fotográficos.
A tecnologia digital aplicada nesta área é recente especialmente aqui no Brasil, e há
pouco vêm-se descobrindo a importância da técnica de Banco de Dados neste processo.
3
Difícil padronização
4
Coleção Theresa Christina Maria, que incorpora fotografias colecionadas pelo Imperador D.Pedro II.
5
Coleção Gilberto Ferrez, José de Medeiros, Marcel Gautherot, etc.
2

Incorporar fotografias digitais contemporâneas às coleções antigas ainda é um desafio,
e neste sentido toda padronização que puder ser instituída é bastante desejável.
I.4) A PROBLEMÁTICA DA INDEXAÇÃO DE IMAGENS
A partir da digitalização das imagens e audio houve uma grande ruptura no conceito de
DADO ou INFORMAÇÃO. O que antes se resumia a textos e números, hoje é também
constituído por imagens, audio, e suas combinações.
O grande boom da digitalização das imagens ocorreu devido à enorme facilidade de
manipulação destas. Com este novo instrumento ficou muito mais fácil criar
sobreposições, colagens, cortes, efeitos de textura, cor, etc; com uma precisão bastante
satisfatória. Houve uma popularização da manipulação das imagens, e particularmente
na fotografia isto implicou numa calorosa discussão sobre o seu conceito de
representação da realidade.
À margem desta discussão, a questão que instiga esta pesquisa é o conteúdo
interpretativo das fotografias utilizadas como instrumento de pesquisa e os conceitos e
informações envolvidos. É crescente a necessidade de técnicas eficientes de
armazenamento, indexação e recuperação deste novo tipo de informação. Existe uma
enorme brecha entre as descrições valoradas dadas pelo computador e as conceituais
fornecidas pelos usuários para encontrar as imagens desejadas.
Podemos generalizar as classes de consulta a imagens em bancos de dados como sendo
: cor, textura, esboço, forma, volume, relações espaciais, browsing, atributos objetivos,
atributos subjetivos, movimento, texto, e domínios conceituais [36].
Consultas por COR, TEXTURA e ESBOÇO permitem que usuários identifiquem estas
características dentro da imagem que desejam selecionar, e o casamento deve ser
definido com graus de semelhança. A classe de consultas por FORMA tem uma contra-
partida nas imagens 3D referenciadas como recuperação pelo VOLUME.
3

A categoria de RELAÇÕES ESPACIAIS lida com uma classe de consultas baseada nas
relações espaciais e topológicas entre os objetos da imagem. Estas relações podem
estender-se sobre um vasto espectro desde relações direcionais até adjacências,
superposições e relações do tipo “está contido em” envolvendo vários (ou um par de)
objetos.
Consultas por BROWSING são executadas quando os usuários estão incertos quanto ao
que desejam ou não estão familiarizados com a estrutura e tipos de informação
disponíveis.
A consulta por ATRIBUTOS OBJETIVOS é semelhante às linguagens de consulta
estruturadas utilizadas para recuperação em BD’s alfanuméricos e se baseia no
casamento exato destes valores. Ao contrário, a consulta por ATRIBUTOS SUBJETIVOS é
caracterizada pela presença de atributos que podem ser interpretados de maneira
diferente por cada usuário. Por exemplo, num BD de rostos de pessoas onde o atributo
“sombrancelha” assume três valores : normal, arqueada ou reta. O conceito não muda,
mas os valores associados ao conceito dependem da interpretação do usuário. Uma
pessoa pode definir uma sombrancelha como “arqueada”, enquanto outra considera a
mesma “normal”.
Consultas por MOVIMENTO recuperam sequências espaço-temporais de imagens
representando um fenômeno dominante que varie no tempo ou num espaço geográfico.
A recuperação de imagens baseada num TEXTO associado envolve técnicas de
recuperação da informação e processamento de linguagem natural.
Todas as classes de consulta acima podem ser usadas como operadores fundamentais
para formular uma classe de consultas complexa, a que chamamos de recuperação por
DOMÍNIOS CONCEITUAIS. Um exemplo desta classe seria recuperar imagens de
“montanhas cobertas de neve” (esboço + cor + textura). A consulta pelo domínio
conceitual deve ser expressa como uma composição dos principais operadores sem
envolvimento do usuário, empregando-se sinergeticamente as várias classes de
consultas genéricas de forma transparente.
4

Podemos citar alguns exemplos que usam estas classes de consulta em Bancos de dados
de fotografias :
- Em [4] foi desenvolvido um sistema que recupera rostos de pessoas a partir de um
retrato falado descrito por testemunhas confrontado com fotografias padronizadas
catalogadas num Banco de Imagens (fotos de criminosos feitas num mesmo local, com
iluminação e equipamento conhecido, compondo um mesmo quadro e ângulo de visão).
Utilizam para tanto graus de semelhança em esboço e cor; e conceitos associados a
atributos subjetivos.
- Em [29] foram criados domínios conceituais para definir situações como “jogos de
futebol” com o objetivo de localizar estações de TV que pudessem estar exibindo
programas neste domínio. Para tanto é definido que a imagem deve conter determinado
percentual da cor verde (correspondendo ao gramado), ao menos um objeto com graus
de semelhança a um círculo ligeiramente branco (bola de futebol), e muitos objetos em
movimento (jogadores correndo em campo).
Observa-se que a fotografia como se apresenta para pesquisa não segue padrões que
possam ser determinados por estas classes de consulta, e portanto aplicar algoritmos
neste sentido se mostra pouco produtivo devido ao processamento pesado que evocam.
I.5) ESTADO DA ARTE
Ainda não foi encontrada nenhuma aplicação propondo a classificação de fotografias a
partir de metadados interpretados e confrontados frente a padrões técnicos fotográficos.
Um exemplo de aplicação do EXIF em consultas a imagens é encontrado na plataforma
de busca na Internet ALEXA [47] um ambicioso projeto de Mineração de Dados que
propõe o armazenamento e gerenciamento de documentos na grande rede. A interface
de consulta a imagens (Figura 1) por eles proposta inclui campos extraídos do EXIF,
mas sem interpretação ou abstração de categorias. Apesar de bastante interessante e
inovadora, esta proposta ainda não atende às necessidades de consulta do usuário que
dificilmente encontrará as fotografias desejadas a partir da informação “crua” do EXIF.
5

Como a maioria das fotos cadastradas não exibe texto acoplado, acredita-se que isto
inviabilizou a pesquisa pelo campo “Search Image Text”.
Figura 1 : Interface de Consulta a imagens do projeto ALEXA
No universo acadêmico existem várias propostas de interpretação da imagem, mas estas
comumente são baseadas na imagem em si, não em seus metadados. A recuperação da
imagem a partir do seu conteúdo é sem dúvida um dos grandes desafios atuais em
Bancos de Dados, e muita pesquisa vem sendo desenvolvida neste sentido [43].
6

Uma proposta para formalizar a subjetividade da imagem é apresentada em [53]. A
partir de um conjunto de 135 (cento e trinta e cinco) imagens interpretadas por 8 (oito)
pessoas os autores geram um modelo baseado em Lógica Fuzzy que supostamente
“captura a subjetividade da percepção visual humana”. A proposta por si só já soa
bastante pretenciosa e intangível diante da amostra considerada; mas também o
conceito de subjetividade é tendencioso e se limita apenas à percepção visual do olho
humano no sentido da direção (horizontal e vertical).
I.6) MOTIVAÇÃO
EM INTELIGÊNCIA ARTIFICIAL
A tendência da área de Inteligência Artificial (IA) é de utilizar cálculos complexos6
para transformar imagem num conjunto numérico para processamento e interpretação
automática. Os algoritmos são comumente aplicados na matriz de pixels, tornando o
processamento bastante pesado e inviável diante de grandes volumes de imagens.
Apesar de compreensível o desejo de se transformar qualquer tipo de informação num
conjunto numérico processável no computador, também é fato que a imagem, e em
especial a fotografia, apresenta conceitos que não podem ser abstraídos a partir de
fórmulas matemáticas, mas apenas pela interpretação humana.
“O significado da imagem é mágico e encontra-se na sua superfície podendo ser
captado num golpe de vista.” [31]
Ainda não foi encontrada nenhuma proposta de aplicação de algoritmos de IA nos
METADADOS da imagem. Esta proposta se diferencia das demais porque se aplica aos
metadados da fotografia digital, que são informações ESSENCIALMENTE MATEMÁTICAS e
se referem a questões TÉCNICAS da fotografia. Mesmo com um APELO SUBJETIVO, o
universo aqui explicitado é OBJETIVO.
6
Diagramas de frequências, Transformada Fourier, Histogramas de cores, Segmentação da imagem, etc.
7

EM FOTOGRAFIA
Há alguns anos, quando o universo da fotografia ainda se limitava ao uso da película,
um dos exercícios iniciais era sair para fotografar com um filme e um caderninho onde
se anotavam os dados técnicos referentes a cada foto feita (abertura, velocidade,
objetiva, filtros, etc). O processo era totalmente manual e apenas após a revelação do
filme era possível avaliar os resultados confrontando a foto com as anotações. Desta
forma aprendia-se a perceber as diferenças imagéticas, visualizando o que era
registrado e como funcionava a técnica fotográfica e as limitações da objetiva e câmera.
Como o advento digital, além de não ser necessário esperar o tempo de revelação do
filme, estas anotações são feitas automaticamente pela câmera e registradas no arquivo
EXIF. O aprendizado da fotografia apresenta-se assim mais prático e rápido e a
intenção deste trabalho é incentivar o aprimoramento da técnica fotográfica e promover
a arte digital, fazendo uso de uma informação comumente desprezada e cada vez mais
desconhecida.
Além disso, estudar a fundo a técnica fotográfica pode talvez indicar a presença de uma
“gramática” 7
aplicável à fotografia, legitimando um conceito polêmico relacionado à
“linguagem fotográfica” 8
. Note que uma linguagem fotográfica não implica no
domínio da técnica, mas de alguma forma faz uso dela. De forma análoga, grandes
escritores não necessariamente dominam as regras impostas pela literatura, mas fazem
uso da gramática mesmo que intuitivamente. Um grande desafio seria tentar definir
uma gramática aplicável à fotografia onde estariam estabelecidas as relações entre o
fotógrafo, a imagem e os instrumentos de construção relacionados (composição,
enquadramento, luz e foco).
7
É sabido que a gramática em todas as línguas faladas no mundo segue sempre um mesmo padrão
estrutural composto por : sujeito + ação + objeto. Estes três conceitos podem ser mais ou menos
valorizados conforme a cultura, mas sempre seguem esta formação sintática [40].
8
“Podemos identificar como instrumentos de construção de uma linguagem fotográfica a composição, o
enquadramento, a luz e sombra, o foco, o diafragma, a velocidade do obturador e as objetivas
(determinam o ângulo de visão); bem como a articulação destes instrumentos no ato de fotografar.
Mesmo sendo eminentemente sensorial e sensitiva, há no processo de produção da linguagem fotográfica
uma certa racionalidade para a construção, leitura e absorção da imagem. Talvez por isso a fotografia,
mais do que o discurso escrito, induza o receptor a uma imediata associação de idéias e sentimentos
recorrentes à informação apresentada” [37]
8

I.7) QUESTÕES LEVANTADAS PARA PESQUISA
- É possível determinar automaticamente quais fotografias são retratos ou paisagens ?
- Como formalizar (mesmo que de forma inexata) “gêneros” de fotografia ?
- O que pode ser identificado automaticamente de fato a partir dos metadados ?
- Como confrontar padrões matemáticos com conceitos subjetivos ?
- A autoria da imagem é identificável a partir da técnica utilizada ?
- Existe uma “Linguagem Fotográfica” particular a cada fotógrafo ?
I.8) RESULTADOS ESPERADOS
- Avaliar o formato EXIF e de que maneiras ele pode ser estendido para incorporar
outras informações pertinentes à classificação fotográfica;
- Identificar novas categorias fotográficas e/ou legitimar as propostas inicialmente;
- Propor padrões para implementação de filtros de classificação automática;
- Verificar se existem padrões técnicos associados ao estilo de fotografar e/ou às
categorias de classificação.
I.9) DESCRIÇÃO DOS DEMAIS CAPÍTULOS
O próximo capítulo abordará as questões envolvidas na caracterização das fotografias.
Primeiramente indicará a forma atual de catalogação de fotografias em arquivos de
museus e instituições, depois estabelecerá as categorias fotográficas abordadas,
discriminará a técnica fotográfica e seus conceitos e em seguida descreve o arquivo
EXIF e como ele é editado e visualizado. O terceiro capítulo descreve os critérios
usados para formar a amostra, que será visualizada e classificada e avaliada a partir da
Mineração de Dados no quarto capítulo.
No quinto capítulo será detalhado um programa que se mostrou bastante valioso
durante a pesquisa, para enfim levantar questões recorrentes e poss´veispesquisas
futuras. Ao final é concluído o trabalho e apresentada bibliografia. Em anexo os
detalhamentos dos fotógrafos, da planilha gerada como amostra, as fotografias
selecionadas (retratos e paisagens), além dos campos detalhados dos metadados do
arquivo digital EXIF.
9

II ) CARACTERIZAÇÃO DAS FOTOGRAFIAS
II.1) CATALOGAÇÃO EM ARQUIVOS FOTOGRÁFICOS
Segundo o Manual para catalogação de documentos fotográficos desenvolvido pela
FUNARTE em parceria com a Biblioteca Nacional [57], a indexação dos documentos
deve fazer uso de vocabulário controlado por especialistas e se compõe basicamente de
quatro grandes conjuntos de termos que irão descrever :
1º) Personalidades : nomes próprios (quem ?)
2º) Logradouros ou Instituições : nomes próprios (onde ?)
3º) Descritores de Conteúdo : correspondem aos termos genéricos e hierárquicos
utilizados em dicionarios de Tesauro e indicam qual a informação exibida.
4º) Descritores de Forma : indicam forma ou “tipo” de imagem que se apresenta. Ex.:
retrato, paisagem, caricatura, abstração, etc. (como / de que forma ?)
Este processo é totalmente manual e exaustivo, e aqui neste trabalho o modelo proposto
irá sugerir dois descritores de forma para fotografias, que serão referenciados como
categorias fotográficas e detalhados na próxima seção.
Note que este manual propõe padrões que incorporam todo e qualquer tipo de
documento imagético : fotografias do século XIX, daguerreótipos, impressões
fotomecânicas, pinturas, gravuras, xilogravuras, desenhos, etc. Como o universo aqui
explorado é apenas de fotografias contemporâneas digitais, foram também pesquisadas
as formas de organização nos acervos particulares de profissionais da área.
II.2) AS CATEGORIAS FOTOGRÁFICAS
A primeira questão desta pesquisa será definir as categorias do conjunto de fotografias
escolhido para formar a massa de dados. Esta padronização pode ser tão complexa
quanto desejarmos. Definir “categorias de alto nível” é o que é proposto aqui, mesmo
com o risco de não incorporar todo o universo fotográfico desejado.
10

Através de enquetes em fóruns de fotografia [51] foi constatado que cada fotógrafo
divide seu arquivo conforme o seu uso e/ou o tipo de cena que a foto exibe. A seguir
alguns exemplos de divisão em categorias citados :
- Retrato / Paisagem / Macro;
- Submarinas / Aéreas / Terrestres / Abstrato;
- Fotojornalismo / Esporte / Publicidade / Eventos / Ciência / Perícia;
- Moda / Produto / Urbano;
- Insetos / Animais / Flores / Plantas
Fotógrafos tendem a ser um tanto desorganizados, e os que se propõe um método de
organização o fazem a partir de softwares comerciais9
, utilizando-se de pouco ou
nenhum conhecimento da técnica de Banco de Dados. Foi constatado que aqui no
Brasil são MUITO RAROS os fotógrafos que conhecem o EXIF, e mesmo estes não fazem
uso desta informação na catalogação dos seus arquivos.
Diante do que foi exposto até agora, parece razável avaliar o problema de categorização
por três pontos de vista :
1º ) TIPO DE ENQUADRO : Retrato / Paisagem / Macro
2º ) MEIO ONDE FOI FEITA A FOTO : Aérea / Terrestre / Submarina
3º ) APLICAÇÃO : Jornalismo / Esporte / Publicidade / Eventos / Ciência / Abstrato / etc.
A idéia é que dividindo o problema em três, consideram-se combinações entre as
categorias para arquivamento10
e possibilitam-se soluções parciais ao problema de
classificação. Esta divisão possivelmente engloba grande parte do universo fotográfico
desejado na pesquisa.
Grandes Bancos de Dados de Imagens (BI) se utilizam de ferramentas como o
Thesaurus [52], hierarquizados numa BD paralela associada ao BI para cobrir o
enfoque dado no terceiro ponto de vista aqui proposto. Infelizmente a quantidade e
9
Cumulus, Portfolio, Photo Organizer, Photo Album, etc.
10
Por exemplo de uma fotografia de peixe impressa num livro de ciências seria arquivada como (Retrato,
Submarina, Ciência).
11

complexidade da hierarquia de termos destes dicionários inviabiliza a aplicação de
algoritmos de IA.
Este ponto de vista que engloba o que chamamos de “Aplicação da foto” não será
abordado nesta pesquisa pois, além de ter um domínio extenso e complexo de se
formalizar, não parece ter ligação alguma com as informações do EXIF, mas sim com
outros formatos de arquivo de imagem bastante utilizados na catalogação, como o
IPTC (International Press Telecommunications Council) e o XMP (eXtensible
Metadata Platform).
Vale mencionar que neste sentido existe intensa pesquisa interdisciplinar onde destaca-
se o trabalho desenvolvido pelo DUBLIN CORE METADATA INITIATIVE (DCMI) [13], um
fórum aberto engajado no desenvolvimento de padrões de interoperabilidade online
para atender a uma ampla gama de propostas e modelos de negócios. O DCMI é uma
organização internacional, independente e aberta dedicada a promover a adoção global
de padrões de metadados que facilitem a busca, compartilhamento e gerenciamento da
informação. Há neste grupo museólogos, historiadores, arquivólogos, (etc.) dedicando-
se exclusivamente à catalogação de imagens digitais para atender a um objetivo global.
Um outro exemplo de enfoque é o adotado pela Divisão de Iconografia da Fundação
Biblioteca Nacional, que elaborou um Tesauro de gêneros de documentos fotográficos,
onde encontramos os seguintes conceitos :
RETRATO – Representação gráfica, em especial do rosto, de pessoas ou animais,
geralmente posadas, vivas ou mortas. Imagens cujo objetivo primordial é retratar um
indivíduo ou grupo de indivíduos – e não aquelas onde os indivíduos são apenas parte
de uma cena ou evento. Termos mais específicos para retrato – retrato de grupo, retrato
post-mortem, etc. [6]
PAISAGEM – Vista geral ou ampla de cenários naturais; pode incluir pessoas, animais ou
objetos feitos pelo homem – mas estes devem ter importância secundária na
composição. Normalmente, as paisagens são realizadas a partir de um ponto de vista
elevado ou distante, tal como uma vista a partir de um morro. Não inclui imagens de
12

detalhes de uma paisagem, feitas ao nível do solo como por exemplo, de uma árvore.
Termos mais específicos para paisagem – paisagem rural, paisagem urbana, etc. [7]
Nesta pesquisa serão explorados apenas os dois primeiros pontos de vista propostos
principalmente porque apresentam um domínio pequeno e conhecido; e ainda porque
podem ter relação direta com a técnica fotográfica utilizada e detalhada no EXIF.
Vale ressaltar que estas categorias sugeridas são baseadas em experiência pessoal bem
como em enquetes feitas em fóruns de fotografia [51]. A intenção aqui é uma
abordagem mais ampla, num nível conceitual mais alto. Serão considerados como
retratos e paisagens um universo fotográfico mais amplo do que o comumente adotado
para estes termos em dicionários de Tesauro.
II.3) A TÉCNICA FOTOGRÁFICA
A primeira questão em relação ao ato fotográfico [12] diz respeito à composição do
quadro. Para registrar a cena vislumbrada, a variável é o ângulo de visão obtido a partir
de uma distância determinada pelo posicionamento do fotógrafo. Assim dá-se a escolha
da objetiva mais adequada para compor a fotografia imaginada ou escolhida. Este
ângulo de visão e sua profundidade de campo11
são baseados em Física Ótica e podem
ser calculados a partir de especificações da objetiva e do plano da foto [1].
A distância focal da objetiva é expressa em milímetros e determina o ângulo de visão
coberto pela lente. Seus valores são numéricos variando de 4 até 1200mm
aproximadamente. A distância focal é sempre relativa às dimensões do plano que é
sensibilizado pela luz. Nas câmeras digitais [55] este valor é dado pelo tamanho do
sensor. Na Tabela 1 estão descritos valores e conceitos associados com base nas
dimensões do filme fotográfico padrão 35 mm.
11
É a extensão da área da imagem que aparece totalmente em foco. Relaciona-se com a distância de
focalização (1/3 para frente e 2/3 para trás), ao tipo de objetiva (quanto mais aberta e luminosa, maior a
profundidade de campo) e à abertura do diafragma (quanto mais fechado, maior a profundidade de
campo).
13

OBJETIVA DISTÂNCIA FOCAL
Olho-de-Peixe 4 a 8 mm
Grande Angular 14 a 35 mm
Normal 50 mm
Meia-Tele 70 a 135 mm
Tele-Objetiva Acima de 200 mm
Tabela 1 : Tipos de Objetivas para filmes 35mm
Quanto menor a distância focal da objetiva, maior o ângulo coberto no enquadramento,
mais luminosidade entra pela lente, podendo haver distorção nos primeiros planos e
“achatamento” do plano no infinito. Nas Olho-de-Peixe há extrema distorção nos
primeiros planos, gerando imagens bastante diferenciadas da realidade. Já as objetivas
Grande Angulares aumentam um pouco a realidade em primeiro plano mas não causam
tanta estranheza e são comumente utilizadas em fotojornalismo por serem rápidas,
terem boa profundidade de campo e amplo enquadramento.
A objetiva Normal12
apresenta um enquadramento semelhante ao visualizado pelo olho
humano, sem distorções. Conforme se aumenta a distância focal, fecha-se o ângulo de
visão enquadrado e menos luz entra pela objetiva. As Tele-Objetivas são lentes lentas,
pesadas, com pequena profundidade de campo e comumente usadas para “recortes” da
realidade pois “buscam” objetos distantes e os trazem para perto respeitando e
valorizando suas dimensões e características. São portanto bastante adequadas para
compor retratos de um modo geral; sendo bastante utilizadas por fotógrafos papparazzi,
registro de jogos de futebol, astrofotografia, etc.
A experiência fotográfica mostra que valoriza-se um objeto mantendo foco exclusivo
nele e desfocando o restante da imagem. A técnica para isso é abrir o diafragma13
e
forçar uma profundidade de campo pequena, caracterizando um retrato clássico. Para
paisagens, a técnica sugere o contrário : fecha-se o diafragma para que exista foco em
toda a imagem.
12
São objetivas que apresentam o mesmo comprimento focal da dimensão do plano fotográfico (sensor
digital ou filme). Nos negativos 6x6 a lente normal equivale a 75mm, no 6x9 equivale a 105mm, e em
algumas câmeras digitais Canon a lente normal equivale a 30mm.
13
Orifício por onde passa a luz da objetiva para o filme ou sensor da câmera
14

O valor da abertura do diafragma é medido por uma escala de valores que se chama
números f [1], variando de 1.0 (Canon 50mm) a 90 (Hasselblad 500mm). Quanto maior
este valor, mais fechado está o diafragma, menos luz passa pela objetiva e maior a
profundidade de campo.
A relação entre os números f é proporcionalmente decrescente. Tomando por exemplo
a escala da exposta na Figura 2, a abertura determinada por um número f posterior
deixa passar a metade da luz do f anterior :
1.2 1.4 2 2.8 4 5.6 8 11 16 22 32
Obs.: A partir dos sistemas eletrônicos temos números f intermediários a esta escala, sempre
proporcionais entre si, mas na relação de até 1/3, exibindo valores como 3.2, 6.1, 7.3, 9.5, etc.
Figura 2 : Escala de números f (valores de abertura de diafragma)
Aqui tambem se aplicam conceitos como “Abertura mediana”, considerada o valor f
5.6; e diagragma “aberto” ou “fechado” os valores menores e maiores a este na escala,
respectivamente.
A quantidade de luz que sensibiliza o filme é então determinada pela combinação desta
abertura com a velocidade do obturador14
. É desta forma que trabalham os fotômetros
das câmeras, medindo a quantidade exata de luz e traduzindo-a numa abertura e
velocidade, calculadas em função da sensibilidade15
do filme ou sensor da câmera.
É sabido que para “congelar” objetos em movimento devem ser usadas velocidades
altas; e para obter efeitos borrados ou riscados usam-se baixas velocidades. Este valor
varia normalmente dentro de uma fração de segundo, podendo ser tão rápido quanto
1/8.000seg; e tão lento quanto se deseje a partir da opção “bulb” (longas exposições
sem limite de tempo). A foto da Figura 3 foi feita numa noite de lua cheia com filme
Fuji Velvia 50 asa, 1hora de exposição e diafragma 4.0 (crédito fotógrafo I).
14
É o tempo em que o obturador da câmera permanece aberto, deixando a luz que passa pelo diafragma
atingir o filme ou sensor da câmera digital. Também chamado de Tempo de Exposição.
15
Medida pelo padrão ISO, em asa. Será descrito mais adiante nesta seção.
15

Figura 3 : Tempo de exposição de 1 hora
A técnica sugere valores-padrão para se obter imagens nítidas de determinados
assuntos16
. Em contrapartida uma imagem “borrada” e sem foco pode ser
“esteticamente desejável” e caracterizar melhor o movimento. Muitos leigos em
fotografia podem se surpreender ao vislumbrar fotos de uma mesma cena de cachoeira
feita com velocidades extremas do obturador.
Outra questão técnica diz respeito ao tipo de luz ambiente e artificial que será usada no
ato fotográfico. A partir do conhecimento do tipo de luz que se “enfrenta”, escolhe-se o
tipo de filme adequado e filtros de correção e ajuste. Para tanto usam-se dois conceitos :
a intensidade da luz e a temperatura de cor.
A intensidade da luz é medida pelo padrão ISO (International Organization for
Standardization), numa escala de valores denominada “asa”. Quanto menor o valor da
asa, mais fino o grão do filme, a capacidade de absorção de luz é menor, em
compensação o detalhamento da imagem é semelhante ao de um desenho com ponta
fina pois a quantidade de grãos é demasiada. São os filmes ditos “lentos”, comumente
usados com velocidades baixas e auxílio do tripé para fotografar com precisão de
detalhes objetos estáticos. Existiram filmes não pancromáticos17
com sensibilidade ISO
5 asa e filmes negativos 35mm pancromáticos de 25 asa, comercializados até menos de
uma década atrás.
16
Carro em movimento : 1/500seg., pedestre em movimento : 1/125seg., retrato de criança : 1/250seg.
Para se disparar com câmera na mão sem tremer e sem apoio do tripé recomenda-se utilizar velocidade
mínima de 1/60seg., sendo 1/125seg. o ideal. Profissionais experientes chegam a conseguir imagens
nítidas com 1/4seg.
17
Filmes que não eram sensíveis à luz verde e vermelha, usados na fotografia anterior a 1875.
16

Filmes “rápidos” são aqueles com grãos grandes, absorvem facilmente a luz e por isso
se adequam a situações de pouca luminosidade. A imagem apresenta um “traçado”
mais grosseiro, mas em compensação ganha-se agilidade e discrição ao se fotografar
sem tripé e sem uso do flash. Os filmes de “asa” mais alta18
quando bem manipulados
registram imagens com contraste excepcional, exibindo tons e nuances que encantam os
estetas da luz.
Neste sentido que existe muita polêmica quanto ao uso da tecnologia fotográfica digital
e os mais puristas insistem no uso do filme como uma possibilidade de registro única e
insubstituível. Aqui não se pretende defender ou atacar nenhum ponto de vista, mas
apenas pontuar e esclarecer questões acerca da técnica fotográfica.
Ao usar asa alta não é raro as fotografias digitais apresentarem alto índice do que se
denomina por “ruído”; e superá-los vem sendo talvez o maior desafio desta tecnologia.
Quanto maior a asa, mais alto o ruído da foto. A cada novo modelo de câmera os
fabricantes buscam aprimorar a resolução dos sensores para eliminar ou minimizar os
ruídos em asa alta. Atualmente o ISO comportado pelos sensores das câmeras digitais
varia de 50 a 6400 asa.
Existe ainda o que se chama por compensação, que nada mais é do que um ajuste para
sub ou super-expor a foto, “enganando” o fotômetro da câmera em até três pontos,
dependendo do modelo da câmera. Desta forma um filme de 3.200 asa super-exposto
em 1 ponto mede a luz como 6400 asa. Apesar das câmeras digitais incorporarem a
compensação, este conceito não parece ter muito sentido nesta tecnologia já que o
ajuste do ISO pode ser feito foto a foto e independe da colocação de um filme na
máquina.
É comum fotógrafos profissionais trabalharem com compensação de +1/3 para que
entre mais luz pelo diafragma. Trata-se de uma medida de segurança para que a cena
registre melhor as luzes baixas (sombras). “Estourar” um pouco a luz alta (o branco)
não faz muita diferença, mas obter mais detalhes na sombra sim.
18
Os mais velozes são os que registram em preto e branco, como por exemplo o TMAX 3200 asa
17

A cor com que determinado objeto se apresenta na fotografia está intimamente ligada à
luz que incide sobre ela. A luz considerada de cor branca é na verdade uma mistura de
todas as cores básicas presentes no arco-íris. Como nem sempre a proporção destas
cores é a mesma, o resultado final da foto pode tender a tonalidades avermelhadas,
azuis ou intermediárias. O físico Lord Kelvin criou uma forma de medir os desvios de
proporção na composiçaõ da luz branca, gerando uma escala que associa cor e
temperatura, exibida na Figura 4 [5].
Figura 4 : Escala Kelvin de Temperatura de Cor
Para registrar com fidelidade as cores em fotografia é necessário conhecer esta escala
Kelvin e escolher os filmes adequados à temperatura de cor da cena. Quando não é
possível fazer uso do filme ideal aplicam-se os filtros de correção para ajuste de cores e
contraste [42]. O contexto digital segue este mesmo critério, mas no lugar do filme
fotográfico e filtros temos um sensor digital e a ele indicamos o “valor da cor branca”.
A partir daí a câmera faz todo o cálculo e propõe os ajustes e filtragens necessários.
Neste sentido a tecnologia digital supera de longe o filme convencional pois possibilita
uma filtragem de luz exata, perfeita e com uma praticidade incomparável.
Quanto maior a temperatura na escala Kelvin, mais tendendo para o azul é a cor, ou
seja, mais “fria” ela é. Desta forma explica-se o porquê do tal “azul de céu de
brigadeiro”, comum em fotografias feitas sob intenso Sol e portanto temperatura de cor
extremamente alta. Quanto mais “quente” é a cor, mais tende ao vermelho e menor é a
sua temperatura. A Tabela 2 [5] relaciona diversas fontes de luz e suas temperaturas em
escala decrescente de valores.
18

TEMPERATURA FONTE DE LUZ
25.000 K Céu de dia no polo Norte
13.000 K Céu ligeiramente encoberto
9.000 a 12.000 K Céu azul aberto
6.500 a 7.500 K Céu encoberto
6.500 K Lâmpada fluorescente do tipo “luz do dia”
6.000 K Lâmpada de mercúrio
5.500 a 6.000 K Luz do Sol durante a maior parte do dia
5.500 a 5.600 K Flash eletrônico
5.500 K “Luz branca”
5.000 a 5.500 K Luz do Sol ao amanhecer ou entardecer
5.000 K Lâmpada de xenônio (projetores atuais de cinema)
4.500 K Lâmpada fluorescente do tipo “branca fria”
4.100 K Luz do luar em noite de lua cheia
4.000 K Lâmpada de flash do tipo bulbo
3.500 K Lâmpada fluorescente do tipo “branca quente”
3.400 K Lâmpada de estúdio photoflood tipo B (halógena), usada em video
3.200 K Nascer / Pôr do Sol
3.000 K Lâmpada incandescente comum (tungstênio) de 200W
2.680 K Lâmpada incandescente comum (tungstênio) de 40W
2.000 K Lâmpada de vapor de sódio (iluminação pública)
1.700 K Candeeiro/ luz de vela
1.200 K Luz do fogo
Tabela 2 : Temperatura de Cor das Fontes de Luz
Baseado nestas premissas básicas os fabricantes constroem modelos e os implementam
nos programas automáticos tão comumente encontrados nas câmeras fotográficas
atuais, profissionais ou amadoras. Infelizmente estes modelos não são de domínio
público, e o que observamos com cada vez maior frequência é que a técnica fotográfica
vem sendo substituída por estes “desconhecidos modelos”. Não há interesse comercial
em divulgar e disseminar esta técnica, e muitas vezes o profissional é preterido por um
“curioso” que possui um bom equipamento automático.
19

Na fotografia não existe “certo” ou “errado”, e é aí que entra a intuição e experiência
do fotógrafo que, espera-se, deva conhecer a fundo a técnica e saber exatamente o que
estará sendo registrado em sua câmera. E não podemos esquecer que tudo isso acontece
num instante, “aquele instante precioso” ao qual se refere o grande mestre da fotografia
do século XX, Henri Cartier-Bresson.
"Para mim, a fotografia é um reconhecimento simultâneo, numa fração de segundo, do
significado do acontecimento, bem como da precisa organização das formas que dá ao
acontecimento sua exata expressão'' [9]
O fotógrafo é um artista e profissional que imprime o seu estilo a partir do
conhecimento e domínio da técnica fotográfica. Ele adequa esta técnica à sua percepção
da realidade e ao tipo de imagem que deseja registrar.
''Fotografar é colocar sobre a mesma linha de mira a cabeça, o olho e o coração” [9]
Um estudo detalhado da técnica fotográfica usada por profissionais pode talvez indicar
um ESTILO de fotografia, ou quem sabe até mesmo sugerir a autoria de uma foto. O
interesse aqui é valorizar esta técnica, que deve permanecer no domínio público,
evitando-se que este conhecimento “se perca” nos modelos automáticos comerciais.
Acredita-se que a técnica fotográfica digital deva ser cada vez melhor explorada pois
ela viabiliza A APLICAÇÃO PRECISA DOS CONCEITOS EM FOTOGRAFIA, nem sempre
alcançada da forma convencional. Há uma infinidade de estilos e possibilidades
vislumbrada por poucos. Mesmo com todo “purismo e romantismo” que envolve o uso
do filme fotográfico, a tecnologia de sensores digitais não pára de se desenvolver e hoje
já alcançou qualidade suficiente para ser reconhecida como arte em museus, galerias de
arte e afins.
Acrescenta-se aí a qualidade hoje já alcançada pelas impressoras jatos de tinta, que
produzem imagens de altíssima qualidade gráfica, superando muitas vezes as cópias
fotográficas convencionais e já aceita no mercado de colecionadores, incluindo museus
do porte do MOMA (Museum of Modern Art) em Nova Iorque.
20

II.4) A MATEMÁTICA E A TÉCNICA FOTOGRÁFICA
Assim como na música e em tantas outras artes, a fotografia se baseia numa técnica
extremamente exata e simétrica. Como visto na seção II.3, vários de seus preceitos
podem ser expressos por formulações matemáticas que, se bem interpretados e
discriminados podem exprimir conceitos preciosos para a catalogação e generalização
de fotografias.
Fazendo uma analogia à citação de Cartier-Bresson poderíamos dizer que este trabalho
irá tentar discriminar o que se passa na “cabeça” do fotógrafo durante o instante que
dura o ato fotográfico, isto é, a TÉCNICA APLICADA; já que o “olho” se refere à
percepção e o “coração” ao sentimento, e ambos não sugerem nenhum tipo de
comportamento previsível, padronizado ou genérico.
O interesse de pesquisa aqui exposto considera um universo de fotografias feitas a
partir de equipamentos fotográficos de controle MANUAL, mas outra questão que pode
ainda ser explorada em outra pesquisa é tentar identificar os modelos que regem o
fuincionamento dos programas automáticos das câmeras digitais. O que eles fazem na
verdade é calcular qual abertura e velocidade usar diante de parâmetros dados (objetiva,
ISO, flash, etc), a partir de padrões pré-estabelecidos para determinados “tipos” de
fotografia (geralmente retrato, paisagem, macro e movimento). Estes programas
definem conceitos padronizados relacionados à técnica fotográfica e funcionam de
acordo com o que cada fabricante define. Eles fazem parte de um universo comercial
fechado, não acadêmico; mas que produz uma infinidade de imagens contemporâneas
aptas a serem utilizadas em pesquisa.
II.5) O ARQUIVO EXIF
O EXIF [17] foi proposto pela JEIDA (Japan Electronic Industries Development and
Association) em 1995 e definido pela ISO 12234-1 como o formato primário para
câmeras fotográficas digitais. Nele são armazenados os metadados da imagem digital, e
no caso da fotografia são registradas informações técnicas tais como : abertura do
diafragma, velocidade do obturador, ISO, câmera, distância focal (objetiva), Sistema
21

GPS19
, data e hora, etc. A versão atual e mais utizada é a 2.2, criada em abril de 2.002
pela JEITA20
[38].
Em fóruns internacionais de fotografia [41] o EXIF é bem conhecido e utilizado pelos
usuários (na maioria fotógrafos) a partir de softwares freeware e comerciais. Nos fóruns
brasileiros [51] a grande maioria dos fotógrafos apenas “ouviu falar” sobre este arquivo
e não faz uso desta informação. Com frequência o EXIF é desprezado e descartado21
.
Apresenta-se aqui outro grande desafio que é o de entender e identificar o padrão EXIF.
Estamos diante de um universo comercial, onde há segredos e cada fabricante de
câmera digital tenta impor as suas necessidades ao padrão. O EXIF foi criado para ser
único, mas como tudo em Banco de Dados ele teve que ser flexível a ponto de poder ser
alterado, e com um campo livre chamado de “Nota do Fabricante” (MAKERNOTE IFD)
onde cada fabricante registra a sua informação não padronizada e interpretada apenas
pelos softwares de sua autoria. A Canon registra neste campo o número de série de sua
câmera, propondo assim uma forma de reconhecimento da autoria da foto e garantia de
direitos autorais.
Embora poucos saibam ou usem, o EXIF pode incorporar informação customizada
criando novos rótulos IFD (Image File Directory). A flexibilidade do formato permite
que qualquer informação não compreendida pelo software de edição que lê o EXIF seja
facilmente ignorada. Desta forma é possível anexar ao arquivo de imagem digital
informações pertinentes à catalogação, identificação customizada, etc. O problema é
que alguns dos softwares de edição, incluindo o ADOBE PHOTOSHOP
22
, quando não
conseguem interpretar a informação contida no IFD, simplesmente descartam todo o
segmento IFD desconhecido, regravando a imagem sem a informação original. Por isso
19
O GPS (Global Positioning System, ou Sistema de Posicionamento Global), é um sistema de
posicionamento geográfico que nos dá as coordenadas de um lugar na Terra, desde que tenhamos um
receptor de sinais de GPS. Este sistema foi desenvolvido pelo Departamento de Defesa Americano para
ser utilizado com fins civis e militares. É muito utilizado hoje principalmente em navegação.
20
A JEITA foi criada em novembro de 2.000, pela união da JEIDA com a EIAJ (Electronic Industries
Association of Japan)
21
A opção “save for web” do software Adobe Photoshop descarta o EXIF para reduzir ao máximo o
tamanho do arquivo de imagem digital. Na média os metadados digitais ocupam 30Kbytes.
22
Nesta pesquisa foi usado o Adobe Photoshop CS2 versão 9.0.2; mas como alguns fotógrafos ainda
usam versões anteriores do programa (Adobe Photoshop 7.0), optou-se por não especificar a versão no
texto.
22

que muitas vezes quando se abre um arquivo de imagem digital, mesmo sem se alterar
nada, ao se fechar aparece uma mensagem do tipo : “Deseja salvar as alterações ?”
As especificações do padrão EXIF encontradas gratuitamente na Internet [15] são
bastante complexas já que o padrão abrange não somente fotografias, mas também
video e audio, dificultando bastante o entendimento. A CIPA (Camera & Imaging
Products Association) [10] incentiva o uso do padrão EXIF e no seu site hoje oferece
links para a JEITA, mas há um ano atrás oferecia um padrão para venda. Não se sabe se
este seria mais inteligível por ser indicado a fotográfos ou ainda mais complexo por ser
supostamente mais completo. A versão atual do formato é a 2.2, incluindo alguns
estudos para incorporar o GPS (GPS IFD), que identifica com exatidão o local onde a
foto foi feita.
II.6) PROGRAMAS QUE EDITAM E/OU MANIPULAM O EXIF
Há uma enorme variedade de softwares no mercado que exibem o EXIF, e muitos deles
ainda incorporam e editam outros formatos, especialmente o IPTC. Os softwares que
são desenvolvidos por fabricantes de câmeras se propõe tão somente a exibir, gerenciar
e modificar o EXIF em seus campos específicos (MAKERNOTES), muitas vezes até
ignorando o padrão proposto pela JEITA. A seguir alguns exemplos de softwares de
gerenciamento de imagens identificando suas propostas e atuação no mercado.
ADOBE PHOTOSHOP [2] [14] [32] [39] é o software comercial de manipulação de
imagens mais difundido e utilizado por fotógrafos e especialistas em imagem digital. A
partir da Opção “File Info” do menu “File” o programa exibe o EXIF, permite que se
altere o ISO Speed Rating23
e propõe a inclusão de metadados formando o cabeçalho
IPTC, além de reconhecer e exibir outros formatos (XMP, TIFF, Dublin Core, etc)
numa interface não muito amigável (avançado). Ele se transforma no grande “vilão”
dos metadados quando apresenta a opção “salvar para a web”, que apaga por completo
o EXIF de arquivos de imagens justificando-se pela economia de espaço necessária
para trafegar na Internet. Também causa confusão ao trabalhar com gerenciamento de
cor, não sendo raro haver incompatibilidade entre o PHOTOSHOP e o EXIF, e diante
23
Padrão internacional adotado para medir a velocidade do filme fotográfico (100 asa, 200 asa, 400 asa,
etc). No âmbito digital indica a sensibilidade à luz adotada pelo sensor da câmera.
23

disso a fabricante ADOBE introduziu a opção de ignorar os dados EXIF, impondo um
outro padrão que nem sempre é compatível com o DCF (Design rule for Camera File
system) japonês. Note que o objetivo principal do programa é a manipulação de
imagens, e não o gerenciamento de metadados.
NIKONVIEWER [44] é o programa desenvolvido pela Nikon para baixar e gerenciar as
fotos das suas câmeras digitais. Não é específico para edição do EXIF, apenas visualiza
as informações de captura da câmera permitindo alteração de campos avulsos como a
Data / Hora 24
; e edição do cabeçalho IPTC.
ZOOMBROWSER [60] é o programa desenvolvido pela Canon para baixar as fotos das
suas câmeras digitais, classificando-as e organizando em pastas. Permite a visualização
do EXIF e a edição de poucos campos, como por exemplo a Data / Hora14
. Também
oferece edição do cabeçalho IPTC.
VIEWEXIF [58] é um plugin gratuito desenvolvido para o Internet Explorer e Firefox
que exibe o EXIF de arquivos imagens a partir do menu oferecido com o click direito
do mouse. É simples, rápido, prático e leve (734 K). Sua proposta é simplesmente
exibir os metadados do EXIF sem que seja necessário reabrir a imagem num outro
programa de edição. Sua interface é bem simples e pequena e configura-se apenas a
seleção e ordenação dos campos de interesse para exibição.
PHOTO STUDIO [46] é um software gratuito desenvolvido por John Hawkins25
, e
permite a visualização dos dados EXIF, incluindo algumas notas específicas (Maker
Note) de fabricantes conhecidos. Possui interface simples e algumas funções de edição.
É bastante completo e se propõe a gerenciar imagens oriundas de câmeras fotográficas
digitais de diversos modelos e fabricantes. Foi um dos primeiros softwares
desenvolvidos nesta linha, e teve seu projeto abandonado por alguns anos, sendo
retomado em 2.003 com oito versões implementadas, e agora reaparece com sua mais
recente versão 2.67, lançada em agosto/2006.
24
É bastante comum fotojornalistas não checarem se seu equipamento está marcando a data e hora
correta antes da saída. Trata-se com certeza de um hábito novo pertinente ao contexto digital da
fotografia, ainda não totalmente incorporado pelos usuários. Ter um workflow de trabalho bem definido
e executado é fundamental no ato fotográfico digital.
25
Foi um dos participantes do grupo que criou o padrão EXIF.
24

EXIFREADER [18] é também um software gratuito para plataforma Windows, cuja
proposta é avaliar e analisar arquivos de imagens. É capaz de exibir dados EXIF em
todas as versões, e em vários formatos diferentes de arquivos de imagens tais como :
*.JPG, *.JPEG, *.TIF, *.TIFF, *.NEF (Nikon CCDRAW), *.CRW (Canon CCDRAW), *.ORF
(Olympus CCDRAW), *.MRW(Minolta CCDRAW), *.PSD(Adobe Photoshop images), *.RAF.
Comporta ainda a exibição de algumas notas específicas de fabricantes de câmeras
digitais (MAKERNOTES).
EXIFTOOL [28] é uma aplicação Perl (biblioteca e código fonte) desenvolvida por Phil
Harvey26
que permite a edição de vários tipos de metadados, incluindo o EXIF e seus
MAKERNOTES. O EXIF está comumente associado a formatos de imagem JPEG e
TIFF, mas também é encontrado em vários formatos de imagem RAW (CR2, DNG,
MOS, NEF, ORF, PEF, RAF e SRF), e ainda em MIFF, PNG, PSD, EPS e PDF.
Esta aplicação roda em várias plataformas, é poderosa, flexível e fácil de usar. Possui
ainda uma biblioteca para programadores [19] que queiram desenvolver ferramentas de
uso específico. É o programa mais completo de edição, gravação e visualização de
metadados de imagens digitais. Há grande aceitação no mercado e interesse em
divulgar e aprimorar o programa, que enfoca o uso do padrão EXIF, indo contra a
corrente comercial dos fabricantes que evoca padrão próprio. Ao final da pesquisa este
programa é usado como base para pontuar considerações importantes acerca do EXIF.
26
É o moderador do fórum de discussão [16] sobre o padrão. Atualmente quem mais conhece e trabalha
no formato EXIF.
25

III) COMPOSIÇÃO DA AMOSTRA
Foram selecionadas e classificadas mais de quinhentas fotografias da Internet, com
atenção para que a amostra possuísse a mesma quantidade de fotografias dentro das
duas classes propostas (Retrato e Paisagem).
III.1) BUSCA DAS FOTOGRAFIAS : QUAIS SITES DE FOTOS : ONDE ?
Inicialmente pensou-se em buscar trabalhos de fotógrafos que fizeram a história,
aqueles que nos inspiravam a aprender fotografia há quinze anos atrás27
. Mesmo que
alguns deles ainda estejam “na ativa”, seu material disponibilizado na Internet
encontra-se num formato de arquivo fechado, comumente uma apresentação em Flash
Player, aparentemente uma forte tendência atual para exibição de um conjunto de
imagens na Internet.
O universo de interesse de pesquisa é justamente este, o de fotos que são alvo de busca
e pesquisa, mas o que se percebeu neste trabalho foi que estas fotos, amplamente
comercializadas na Internet por Bancos de Imagens e Agências de Notícias, se
apresentam num formato bem distante do original, sem informação alguma sobre o
processo como foram registradas. Há um extremo cuidado em protegê-las de cópias e
usos não autorizados e o EXIF é a “primeira” informação descartada devido a este
receio.
Algumas fotografias aparecem no formato de publicação como as exibidas nas Figuras
5 e 6, da Agência Contact Press Images [11] que disponibiliza os portfolios apenas com
fotos das publicações, num formato já muito manipulado e sem informação alguma do
EXIF.
27
Henri Cartier-Bresson, Robert Doisneau, Robert Capa, William Klein, Eugene Weegee, Edward
Weston, Philip Jones Griffiths, Sebastião Salgado, Leni Riefenstahl, Mary Helen Mark, Letizia Battaglia,
Claudia Andujar, Seydou Keita, Annie Leibovitz, Robert Mapplethorpe, Lee Friedlander, Duane
Michals, Cindy Sheerman , Howard Schatz, David de La Chapelle, etc.
26

Figura 5 : Contact Press Images Figura 6: Contact Press Images
A World Press Photo [59] não permite que se copie a foto inibindo o click com o botão
direito do mouse. A Reuters [49] compila suas melhores fotos na linguagem de
programação Flash Player e disponibiliza fotos avulsas em baixa resolução e sem
EXIF, mesma escolha da sua concorrente AP, The Associated Press [3].
A Sipa Press [54] disponibiliza as fotos em baixa resolução e inclui nelas uma tarja
com alguns metadados (logotipo e contato da agência, crédito do fotógrafo, legenda e
número da foto) como na Figura 8. O curioso é que o arquivo salvo no computador
diretamente do site fica protegido e não pode ser aberto em programas de edição de
imagens. Outra proteção frequentemente adotada por fotógrafos free-lancer e Bancos
de Imagens é a inclusão de uma marca d’água na imagem, como no exemplo da Getty
Images [34] (Figura 7).
Figura 7 : Getty Images Figura 8: Sipa Press
27

Dada a dificuldade enfrentada em recolher metadados neste universo fotojornalístico,
foi colhida para compor a amostra fotografias de Depositórios de fotos e Fotoblogs,
onde são comumente expostos trabalhos pessoais de fotógrafos profissionais e
amadores. Ainda neste novo domínio houve dificuldade em encontrar a informação do
EXIF intacta, pois a esmagadora maioria das fotos expostas é salva dentro da opção
“Save for Web” do software ADOBE PHOTOSHOP, que apaga totalmente o EXIF para
reduzir o tamanho do arquivo de imagem.
É curioso observar que o excesso de zelo dificulta mas na verdade não impede os mal
intencionados de copiarem a imagem. Eles podem usar a tecla “printscreen” e copiar a
fotografia. Normalmente estas pessoas não se incomodam com a baixa resolução
oferecida e mesmo que sim ainda podem usar softwares que geram novos pixels na
imagem e melhoram sua resolução para impressão. O que se deseja expor aqui é que
este excesso de cuidados acaba por destruir os metadados, e não é esta a informação
desejada pelos “piratas”, muito pelo contrário ....
O depositório PBase [45] foi onde colheu-se a maior parte da amostra (75%) pois ao
contrário da maioria, ele valoriza e exibe o EXIF das fotos. O restante da amostra foi
obtido num site que ensina e discute a técnica fotográfica [41], no FotoBlog Flickr [30]
e a partir de emails recebidos pela mala direta de uma agência fotográfica carioca28
.
Esta amostra se compõe por fotografias feitas a partir de câmeras digitais profissionais,
com opção de regulagem manual. Foram escolhidas as fotos mais populares (mais
visitadas) e as prediletas dos fotógrafos mais experientes. Procurou-se abranger a maior
gama possível de gêneros de fotografias num número reduzido de nove fotógrafos
(Tabela 3).
III.2) FOTÓGRAFOS ESCOLHIDOS
A escolha dos fotógrafos aconteceu primeiramente pela disponibilidade de imagens na
web. Depois foram priorizados os mais experientes na fotografia e na técnica digital. A
partir daí buscou-se um equilíbrio entre retratos e paisagens, e procurando abranger um
28
Fotógrafo I (Tabela 3 e Anexo I)
28

universo de fotos variado. Ficou assim configurada uma razoável diversidade de
enfoques dadas as distintas personalidades e especializações dos profissionais.
Qtd
fotos
Formação Profissional
em foto ?
Fotografa
desde
Digital
desde
Tipo de foto
A 52 Informática +
Mergulhador
Duas
atividades
1994 2004 Subaquática
B 51 Engenharia +
Consultoria
Sim ? ? Professor, Site
Fotojornalismo
C 100 Economia +
Jornalismo
Duas
atividades
2003 2003 Fotojornalismo
(prêmios),
Macro
D 21 Consultoria +
Fotografia
Sim 1966 1991 Workshops
Viagens, Site
E 132 Design
Gráfico
Sim 1951 1998 Documentação
Viagens
F 60 Medicina +
Artes Visuais
Sim 1995 2004 Natureza
Retratos,Viage
ns
G 38 OrtoDentista Duas
atividades
1984 2001 Micro / Macro
Aéreas
H 17 Artes
Gráficas
Sim 1990 2002 Natureza,
Manipulação
I 49 Comunicação Sim 1993 2005 Fotojornalismo
Tabela 3 : Fotógrafos selecionados para a amostra
A idéia inicial era obter uma amostra com fotógrafos com experiência de 20, 30 anos;
mas dentro do universo fotográfico digital disponível na web conseguiu-se apenas três,
e os outros apresentam pelo menos doze anos de experiência profissional. Abriu-se uma
exceção ao fotógrafo C, pois ele apresentou excelente material apesar de pouca
experiência fotográfica, tendo sido consagrado por prêmios e pelo público internauta.
Como iniciou sua carreira no domínio digital, mostrou-se um diferencial bastante
interessante, destacando-se nesta nova técnica frente a fotógrafos mais experientes.
29

A experiência é sem dúvida o mais importante critério de escolha dos fotógrafos, e
nesta amostra se destacam os trabalhos dos fotógrafos D e E, indiscutivelmente estetas
da luz. Infelizmente a maior parte do material disponível do D não exibe EXIF, mas
conseguiu-se selecionar um material extremamente difícil de ser produzido devido à
excessiva luminosidade local (fotos da Antártida).
Foi percebido que os fotógrafos que se dedicam exclusivamente a esta profissão
comumente não fazem trabalho técnico específico (por exemplo Macrofotografia e
Subaquáticas). Isto se justifica porque o equipamento necessário para tanto é bastante
diferenciado e com custos elevados. O que percebeu-se nesta amostra é que estes
“profissionais específicos” desenvolveram esta atividade para incorporar a fotografia à
uma necessidade do seu trabalho original, e por isso se dedicam a duas atividades.
Apenas o fotógrafo C foge a esta regra por ser um talento que ainda não conseguiu
estruturar sua nova profissão a ponto de abandonar sua atividade primária, mas sua
formação de Economista o coloca numa perspectiva de carreira de renomados
fotógrafos como Sebastião Salgado.
Outro ponto que chamou atenção foi o domínio da marca Canon no universo da
fotografia digital. A grande maioria das fotos profissionais visitadas na web foram
registradas a partir deste equipamento. No universo da fotografia em película, a Nikon
dominava este mercado. Nesta amostra apenas os fotógrafos A e I usam equipamento
Nikon, e ambos o fazem porque já possuíam extenso material em lentes e acessórios
desta marca, e o segundo deles conseguiu um bom acordo comercial com o revendedor
Nikon.
No Anexo I auto-retrato, breve currículo (o que dizem de si mesmos), contato e
endereço do site dos fotógrafos.
III.3) DETALHAMENTO DO EXIF NO DEPOSITÓRIO DE FOTOS PBASE
O exemplo exposto na Figura 9 foi retirado da galeria “Best Shots” do fotógrafo E em
[45]. Estas informações do EXIF foram as previamente escolhidas para formar o
30

arquivo de dados desta pesquisa devido à sua facilidade de obtenção neste depósitorio
de fotografias na Internet, que valoriza e exibe o EXIF.
Figura 9: Exemplo de fotografia exibida no depositório de fotos Pbase
31

III.4) VARIÁVEIS PARA ANÁLISE : O QUE FOI ESCOLHIDO DO EXIF
Os EXIF foram obtidos a partir dos campos detalhados no Pbase (Figura 9); e nos
outros sites os mesmos campos foram visualizados a partir do plugin VIEWEXIF versão
1.9. Em alguns casos foi utilizado o ADOBE PHOTOSHOP CS2, NIKON VIEWER versão
6.2.7 e ZOOMBROWSER versão 2.2.0.16 para conferir, confrontar e padronizar as
informações dos diferentes fabricantes e modelos de câmeras.
Em toda a amostra, a QUALIDADE JPEG exibida era igual a 6, que parece corresponder
ao padrão de resolução adequado para exibição em monitor de computador (72dpi). Por
se manter constante, campo foi retirado da massa de dados.
A DISTÂNCIAFOCAL foi também excluída da análise pois a quantidade de registros da
amostra com valores informados (treze) é desprezível. Ao que tudo indica ela é
normalmente descartada por programas de edição de imagem. Apenas as fotos feitas
com a câmera DiImage A2 do fabricante Konica Minolta usada pelo fotógrafo E
exibiram esta informação que indica a distância em metros entre a câmera e o ponto de
foco da foto. Esta seria uma informação preciosa a tratar, especialmente para indicar se
a foto é do gênero Macro (distância focal < 1m). Se avaliada juntamente com o
COMPRIMENTO FOCAL da objetiva poderia ainda sugerir o tipo de enquadramento
adotado.
O MICROSOFT EXCEL 2003 foi utilizado para gerar uma planilha com os campos do
EXIF, as identificações da foto e do fotógrafo; e o gênero e ambiência da foto. A
massa de dados ficou então composta por 520 (quinhentas e vinte) fotografias, sendo
metade delas (duzentos e sessenta) classificadas como RETRATO, e a outra metade como
PAISAGEM.
Optou-se por retirar o gênero de fotografia Macro nesta avaliação pois além dos
campos específicos do EXIF que poderiam sugerir este gênero não estarem bem
representados na amostra, a quantidade de fotos desta classe se mostrou desprezível
frente à quantidade de Retratos e Paisagens. As Macro selecionadas foram avaliadas a
partir do seu enfoque no enquadramento, e a maioria delas foi classificada como
32

RETRATO pois enfoca e exibe uma única “coisa” (planta ou animal). Vale ressaltar que
historicamente este ponto de vista é equivocado já que não existe nenhum “Retrato de
Rosa” ou “Retrato de Cobra” conhecido na História da Representação Iconográfica
[33].
As quantidades referentes a cada classe da ambiência da foto são bem distintas já que a
amostra foi feita baseada no gênero da foto. O que se deseja verificar aqui são os
padrões da técnica de fotografia subaquática, que parecem ser bem distintos devido à
densidade da água produzir um “branco” bastante diferenciado. Apenas10% da amostra
pertence a esta ambiência, e 5% à ambiência Aérea. Houve IMENSA dificuldade em
obter EXIF destes dois tipos específicos de fotografia.
A descrição e domínio de valores de cada coluna da planilha gerada serão descritos a
seguir :
AMBIÊNCIA DA FOTO
Terra, Submarina ou Aérea
GÊNERO DA FOTO
Retrato ou Paisagem.
FOTO
Chave ou Identificador da fotografia. É o nome do arquivo de imagem, com extensão
*.JPG. Estes arquivos estão gravados em duas pastas de acordo com o gênero da foto.
FOTÓGRAFO
Nome do Fotógrafo, segundo os valores da Tabela 3
DATA
Data em que foi feita a foto DD/MM/AAAA.
HORA
Hora em que foi feita a foto HH:MM:SS
33

FABRICANTE
Nome do fabricante da câmera. String com domínio discreto.
Na amostra = Canon, Nikon, Fujifilm, Konica Minolta e Sony.
MODELO
Modelo de câmera fotográfica. Nome diretamente ligado ao fabricante, de domínio
discreto.
FLASH
Sim ou Não
COMPRIMENTO FOCAL (mm)
Distância focal da Objetiva, em milímetros. Os valores são numéricos de 4 até 1200mm
aproximadamente podendo apresentar valores fracionados (Ex:10,5 mm)
VELOCIDADE (seg)
É o tempo de exposição do sensor digital. Varia normalmente dentro de uma fração de
segundo, podendo ser tão rápida quanto 1/8.000seg. e tão lenta quanto se deseje.
ABERTURA
Discrimina a abertura do diafragma, medida pela escala f [1]. Valor numérico com um
campo decimal variando entre 1 e 90.
EQUIVALÊNCIA ISO
Valor da medida “asa” do padrão ISO. Numérico Inteiro variando de 50 a 6400.
COMPENSAÇÃO
É a dita “puxada” que o fotógrafo usa para compensar a medida de luz dada no ISO.
Numérico fracionário, varia de -3 a +3, de 1/3 em 1/3 ou de 1/2 em 1/2 ponto.
BALANÇO DE BRANCO
Indica para a câmera o “valor” da cor branca. A forma como este valor é descrito varia
MUITO entre os fabricantes e em modelos de câmeras. Domínio discreto de valores.
Na amostra = Auto, Manual, Daylight, Sunny, Flash, Unknown e Undefined.
34

MEDIÇÃO DA LUZ
É a forma como o fotômetro da câmera deve medir a luz. Os valores variam de acordo
com o Fabricante e Modelo da câmera, que usam nomes diferentes para definir a
porção do quadro da foto que será considerada na medição de luz. Existem basicamente
três formas :
- Average, Matrix ou Pattern : mede a luz no quadro todo da foto calculando a média
mais apropriada segundo critérios do fabricante considerando o modelo de câmera.
- Centro Ponderado : mede a luz em todo quadro mas atribui maior preponderância à
área central da foto, 8mmm de diâmetro no visor (9%). Muito usado em retrato clássico
- Parcial : apenas a área central do quadro, 8mm de diâmetro no visor (9%) será
considerada para medição de luz. Muito usado quando o fundo é muito mais luminoso
que o foco da foto
- (Multi) Spot : apenas um (até três) pequeno ponto, 3mm de diâmetro no visor (2%)
será considerado para medição da luz. Semelhante ao Parcial, mas cobrindo uma área
menor.
PROGRAMA DE EXPOSIÇÃO
Determina a abertura do diafragma e a velocidade do obturador de acordo com a
quantidade de luz medida pelo fotômetro da câmera para compor a cena. No EXIF esta
informação continha também um número entre parênteses, que foi descartado pois
provavelmente significa apenas a posição onde esta seleção se localiza na câmera.
- Program : o fotômetro da câmera calcula a abertura e velocidade mais adequadas de
acordo com o ponto de foco, a luminosidade e o movimento da cena
- Manual : o fotógrafo seleciona a abertura e a velocidade que quiser, independente do
que indicar o fotômetro
- Aperture priority : o fotógrafo determina a abertura e o fotômetro calcula a velocidade
adequada
- Shutter priority : o fotógrafo determina a velocidade e o fotômetro calcula a abertura
adequada
35

III.5) VALIDAÇÃO DA AMOSTRA : LIMPEZA, CAMPOS NULOS
A variável FLASH não se encontra bem documentada aqui. O Flash externo à câmera é
o comumente utilizado por fotógrafos profissionais que, muito raramente usam o flash
embutido na câmera. Infelizmente este campo não é 100% confiável nesta amostra. O
fotógrafo A confirmou que 100% de suas fotografias são feitas com Flash, mas por
esquecer de ligar o “pino ready”, esta informação não foi registrada no EXIF. As fotos
do fotógrafo D também não exibiam esta informação no EXIF, mas foi confirmada
como “Não” pelo ADOBE PHOTOSHOP. O tema abordado (Antártida) já sugeria que o
uso do flash não é aplicável devido à excessiva luminosidade natural.
A EQUIVALÊNCIA ISO também não é exibida no EXIF do fotógrafo A, que informou
utilizar o valor 200 asa na quase totalidade de suas fotos subaquáticas.
A COMPENSAÇÃO aparecia como não informada em muitos registros, e nestes casos o
valor considerado foi igual a zero.
O BALANÇO DE BRANCO é sem dúvida a variável mais complexa da amostra. A forma
como cada fabricante descreve o “valor da cor branca” difere em sua ESTRUTURA
29
,
dificultando bastante o entendimento dos seus valores. Foi difícil determinar um
critério que pudesse englobar todas as formas de apresentação deste valor. Foram
usadas as informações do EXIF descritas no Pbase; o plugin VIEWEXIF e o programa
PHOTOSTUDIO para confrontar valores exibidos e alcançar algum tipo de “consistência”
neste campo.
Conceitualmente o valor aqui apresentado deve ter relação com a escala Kelvin (Figura
4), remetendo valores a cada tipo de iluminação como os expostos na Tabela 2. Em
alguns registros da amostra são exibidos os valores daylight, incandescent, flash e
sunny, sempre acompanhados de um número. Ao que tudo indica, cada modelo de
câmera usa um padrão de numeração para definir as diferentes temperaturas de cor.
Quando a medida do branco é automática : o campo recebe o valor “auto” e isto
significa que a câmera calcula a média da temperatura de cor do branco, mas o valor de
fato (calculado) desta temperatura de cor não está explícito nesta variável. O mesmo
29
Um estudo aprofundado do EXIF feito por Phil Harvey constatou que este valor está armazenado em
até 19 (dezenove) diferentes locais (ver no capítulo V “Aprofundando o programa ExifTool”).
36

acontece quando se encontra o valor “manual” : significa que o fotógrafo faz esta
medição segundo seus critérios.
Outro problema é identificar o que representam os valores numéricos da amostra (4, 9,
10, 11), exibidos como “undefined”. Optou-se por manter esta numeração e incluir o
termo “indefinido” antes dos valores. Em alguns registros da amostra simplesmente não
existia esta variável no EXIF, e neste caso foi assumido o valor “desconhecido” e
portanto a variável recebeu este conteúdo.
Optou-se por manter esta variável na avaliação mesmo ciente que seus valores não
estão muito bem definidos em relação à temperatura de cor propriamente dita, mas
ainda assim exprimem informação valiosa sobre a luz da foto e a forma como cada
fotógrafo a conhece e domina.
Diferentes fabricantes usam diferentes nomes a funções semelhantes para a MEDIÇÃO
DA LUZ, mas toda amostra apresentou valores válidos neste campo. Uma sugestão para
análise é transformar estes nomes em valores numéricos numa escala onde as
semelhanças se aproximem numericamente.
Algumas fotos do fotógrafo C não continham valores em PROGRAMA DE EXPOSIÇÃO.
Considerou-se “Shutter priority” baseado em outras fotos do mesmo ensaio (macros de
água) que apresentavam EXIF completo. Isso se confirmou também porque fotos de
movimento precisam ter uma velocidade mínima para congelá-lo e por isso é bastante
usual medir a luz fixando um valor de velocidade para obter o diafragma necessário.
Foi usado o mesmo critério de avaliação para ajustar cinco fotos do fotógrafo G, que
também não exibiam esta informação e receberam valores “Aperture priority” e
“Manual”.
DATA, HORA, FABRICANTE, MODELO, COMPRIMENTO FOCAL, VELOCIDADE e ABERTURA
não apresentaram valores nulos ou aparentemente incorretos em nenhum registro da
amostra.
37

IV ) MINERAÇÃO DE DADOS
IV.1) INTRODUÇÃO À IA
O ser humano possui a habilidade de fazer generalizações precisas a partir de fatos. Ele
encontra estruturas ou padrões apenas observando um processo (aparentemente caótico)
do mundo real. Em ciência da computação esta habilidade pode ser obtida a partir de
um conjunto de exemplos fornecido pelo usuário ou por um processo do mundo real ou
por meio da Inferência indutiva, a qual, mesmo sendo o recurso mais utilizado pelo
cérebro na produção de conhecimento novo, deve ser utilizada cuidadosamente [50].
Neste trabalho serão utilizadas técnicas simbólicas de Aprendizado de Máquina que
enfatizam indutores com linguagens de representação de hipóteses baseadas em
Árvores de decisão. Para tanto foi empregado o programa TANAGRA [56] no arquivo
excel produzido, indicando resultados a partir da aplicação de diversas técnicas de
Mineração de Dados (classificação supervisionada).
O primeiro passo foi adaptar o arquivo EXCEL para entrada no programa. O TANAGRA
apresenta restrições quanto aos tipos de campos aceitos : ele não interpreta valores de
data e hora e tampouco aceita strings com valor ‘ ’ (branco) no meio. Quando se aplica
a vírgula como separador de casas decimais aparecem algumas incompatibilidades; e os
nomes de atributos não devem conter brancos ‘ ’ e parênteses pois impossibilitam a
transformação das variáveis.
Por estes motivos foram excluídos da avaliação os campos de data e hora e o
identificador da foto. A data e hora poderiam ser desmembradas em dia/mês/ano e
hora/minuto/segundo, mas como nesta primeira avaliação trataremos apenas de
descritores de forma, estes campos foram descartados da amostra. Também os ‘ ’
(brancos) do identificador poderiam ser facilmente trocados por ‘_’ (underscore) na
planilha, mas fazê-lo nas pastas mudando nomes de arquivo manualmente seria um
trabalho bastante exaustivo e custoso; e o TANAGRA não exibiria as imagens das
fotografias classificadas como seria desejável.
38

Diante da dificuldade em gerar manualmente uma amostra consistente e íntegra, optou-
se por adaptá-la da maneira mais simples ao programa TANAGRA e dali extrair todas as
restrições para num momento futuro estudar formas automáticas de geração e
adaptação da massa de dados ao contexto de Mineração de Dados escolhido. Vale
também pontuar que o TANAGRA é um programa genérico que permite um estudo
preliminar aplicando técnicas básicas de Mineração de Dados. Ideal mesmo seria ter a
possibilidade de avaliar não somente a data e hora, mas também usar o thumbnail como
referência e identificação da foto, sendo eles apresentados no resultado do classificador.
IV.2) VISUALIZAÇÃO DA AMOSTRA
As Tabelas 4 e 5 apresentam um resumo dos atributos discretose contínuos da amostra,
respectivamente. Na Tabela 6 30
são exibidas as distribuições das variáveis discretas da
amostra.
ATRIBUTO CATEGORIA INFORMAÇÃO
Ambiência Discreto 3 valores
Gênero Discreto 2 valores
Fotógrafo Discreto 9 valores
Fabricante Discreto 5 valores
Modelo Discreto 13 valores
Flash Discreto 2 valores
Comprimento_Focal(mm) Contínuo -
Velocidade(seg) Contínuo -
Abertura(f) Contínuo -
ISO Contínuo -
Compensação Contínuo -
Balanço_de_Branco Discreto 11 valores
Medição_ da_Luz Discreto 6 valores
Programa_de_Exposição Discreto 4 valores
Tabela 4 : Descrição dos atributos discretos
30
Esta tabela foi desmembrada em três para se adaptar ao tamanho de folha A4 padrão da dissertação.
39

Atributo Min Max Média
Desvio
Padrão
Desvio
Padrão /
Média
Comprimento_Focal(mm) 7,2 500 97,75 86,70 0,8870
Velocidade_seg 1 / 4000 25 1 / 2 2,19 4,3278
Abertura(f) 2 54 9.7 8,40 0,8652
ISO 64 3200 330 355,40 1,0779
Compensação - 4 / 3 2 / 3 - 1 /6 0,47 -3,0900
Tabela 5 : Distribuição dos atributos contínuos
ATRIBUTO / GINI DISTRIBUIÇÃO
Valores Qtd Percent Histograma
Submarina 49 9,42 %
Terra 452 86,92 %
Ambiência
0,2342
Aérea 19 3,65 %
Retrato 260 50,00 %
Gênero
0,5000 Paisagem 260 50,00 %
A 52 10,00 %
B 51 9,81 %
C 100 19,23 %
H 17 3,27 %
D 21 4,04 %
F 60 11,54 %
E 132 25,38 %
G 38 7,31 %
Fotógrafo
0,8487
I 49 9,42 %
Tabela 6.1 : Distribuição dos atributos discretos
40

Nikon 106 20,38 %
Canon 338 65,00 %
FujiFilm 60 11,54 %
Konica_Minolta 13 2,50%
Fabricante
0,5221
Sony 3 0,58 %
D100 54 10,38 %
EOS_10D 54 10,38 %
EOS_1D_Mark_II 32 6,15 %
EOS_300D_Digital 32 6,15 %
EOS_350D_Digital 15 2,88 %
EOS_20D 176 33,85 %
EOS_1Ds_Mark_II 22 4,23 %
EOS_5D 7 1,35 %
FinePix_S2_Pro 60 11,54 %
DIMAGE_A2 13 2,50 %
Cybershot 3 0,58 %
D2H 3 0,58 %
Modelo
0,8306
D200 49 9,42 %
Sim 76 14,62 %
Flash
0,2496 Não 444 85,38 %
41

indefinido(9) 4 0,77 %
auto 368 70,77 %
flash(10) 3 0,58 %
sunny(1) 18 3,46 %
incandescent(3) 1 0,19 %
daylight(1) 4 0,77 %
desconhecido 31 5,96 %
Balanço_de_Branco
0,4838
manual 25 4,81 %
Matrix 363 69,81 %
Centro_Ponderado 51 9,81 %
Multi_Spot 16 3,08 %
Parcial 11 2,12 %
Average 27 5,19 %
Medição_ da_Luz
0,4890
Pattern 52 10,00 %
Manual 91 17,50 %
Aperture_priority 352 67,69 %
Shutter_priority 16 3,08 %
Programa_de_Exposição
0,4964
Program 61 11,73 %
42

IV.3) MÉTODO DE CLASSIFICAÇÃO PROPOSTO
O método de Mineração de Dados escolhido para estudo são as árvores de decisão [50]
pela sua simplicidade, escalabilidade e fácil interpretação31
. O programa TANAGRA
implementa algoritmos básicos e faz a poda da árvore para ela não ficar super-
especializada.
Deseja-se avaliar apenas a classe Gênero em função de algumas ou todas as variáveis.
O grande problema da classificação é o justamente “overfitness”, que significa
especializar exageradamente o modelo para uma determinada massa de dados, como
oocorrido com o algoritmo de Árvore Randômica, o RNDTREE
32
(Tabela 7). Ao
executar o classificador percebeu-se que o modelo, além de extremamente complexo
em sua estrutura, gerou resultados espantosos. Mas ... ao executar uma validação
cruzada os resultados obtidos foram bem diferentes e bastante insatisfatórios.
Fica clara a grande importância da validação do modelo, e a técnica aqui utilizada é a
da validação cruzada, com 10 (dez) repetições na amostra dividida aleatoriamente em 3
(três) partes. Desta forma pode-se avaliar o grau de generalização do modelo.
O algoritmo que exibiu melhor resultado para a amostra foi o de Árvore de Decisão
C4.5 proposto por Quinlan [48], gerando modelos simples, fáceis de visualizar e com
resultados constantes na validação da amostra (Tabela 833
). Os parâmetros
considerados foram :
- Tamanho mínimo das folhas = 12
- Nível de confiança = 0,25 %
31
Segundo o postulado da compreensibilidade de Michalski : “Os resultados da indução por computador
devem ser descrições simbólicas das entidades fornecidas, sendo semântica e estruturalmente similares
àquelas que um especialista humano poderia produzir observando as mesmas entidades. Os componentes
dessas descrições devem ser compreensíveis como simples “pedaços” de informação, diretamente
interpretáveis em linguagem natural, bem como reportar conceitos quantitativos e qualitativos de maneira
integrada” [50]
32
Árvore randômica usando Bagging (Meta Spv), para Random Forest [8].
33
Esta tabela foi desmembrada em duas para se adaptar ao tamanho de folha A4 padrão da dissertação
43

Classificação Validaçãoe
x
p
Atributos Qtd
nós
Qtd
folhas Retrato Paisagem Retrato Paisagem
1
Comprimento_Focal(mm)
Velocidade_seg
Abertura(f)
ISO
Compensacao
Medição_da_Luz
305 153 99,23
%
98,85 % 71,29
%
69,13 %
2
Abertura(f)
ISO
Flash
Medição_da_Luz
Balanço_de_Branco
219 138 86,92
%
88,85 % 74,87
%
71,33 %
3
Abertura(f)
ISO
Flash
301 151 95,77
%
93,46 % 73,14
%
70,29 %
4
Velocidade_seg
Abertura(f)
ISO
Flash
299 150 99,23
%
98,46 % 72,76
%
72,25 %
5
Velocidade_seg
Abertura(f)
Flash
267 134 100 % 96,15 % 72,83
%
72,25 %
6
Velocidade_seg
Abertura(f)
ISO
293 147 100 % 98,08 % 70,17
%
68,86 %
Tabela 7 : Resultados obtidos com o algoritmo de Árvore Randômica (RND TREE)
44

x
p
Atributos Qtd
nós
Qtd
1
Velocidade_seg
Abertura(f)
ISO
Compensacao
Medição_da_Luz
23 12 78,08
%
82,69 % 73,64
%
73,37 %
2
Abertura(f)
ISO
Flash
Medição_da_Luz
Balanço_de_Branco
15 8 75,77
%
85,77 % 70,98
%
80,73 %
3
Abertura(f)
ISO
Flash
15 8 75,77
%
85,77 % 70,02
%
81,93 %
4
Velocidade_seg
Abertura(f)
ISO
Flash
23 12 86,92
%
77,69 % 75,92
%
76,11 %
5
Velocidade_seg
Abertura(f)
Flash
17 9 83,46
%
79,62 % 75,38% 76,07 %
6
Velocidade_seg
Abertura(f)
ISO
19 10 83,85
%
76,54% 74,80
%
72,02 %
Tabela 8.1 : Resultados obtidos com o algoritmo de Árvore de Decisão (C4.5)
45

x
p
Atributos Qtd
nós
Qtd
7
Velocidade_seg
Abertura(f)
17 9 80,38
%
77,31 % 72,87
%
73,60 %
8
Velocidade_seg
Flash
13 7 83,46
%
65,38 % 71,60
%
69,63 %
9
Abertura(f)
Velocidade_seg
Flash
15 8 72,69
%
83,85 % 78,00
%
72,83 %
Tabela 8.2 : Resultados obtidos com o algoritmo de Árvore de Decisão (C4.5)
IV.4) ANÁLISE DOS RESULTADOS
Avaliando a Tabela 8, observa-se que ao incluir a Velocidade_seg no Classificador
(experimento 4), a classe Retrato, que mostrava-se desprivilegiada no experimento 3 foi
privilegiada, equilibrando a distribuição das classes. Em contrapartida o classificador
ficou mais complexo (mais nós e folhas).
Já nos experimentos 3, 4 e 5 percebe-se que a variável ISO privilegia a classe
Paisagem. Ao retirá-la (exp. 5) as classes se equilibram melhor, e ainda o classificador
fica menos complexo. Flash divide bem as classes e como apresenta apenas dois
valores discretos não aumenta a complexidade do classificador (exp. 5 e 7).
Abertura(f) privilegia a classe paisagem pois quando retirada do classificador a classe
retrato foi bastante privilegiada (exp. 8), embora na validação esta diferença tende a
diminuir. Comprimento_Focal(mm) tem um comportamento peculiar pois a princípio
privilegia a classe retrato, mas na validação da amostra acontece o oposto (exp. 9).
As variáveis Medição_de_Luz, Balanço_de_Branco e Programa_de_Exposiçao
mostraram não dividir as classes e apesar de incluídas na análise no exp. 2, nem foram
utilizadas na classificação, exibindo a mesma estrutura de árvore do exp. 3.
46

As variáveis Fabricante, Modelo e Fotógrafo não foram utilizadas nesta classificação
pois exibiriam um resultado tendencioso. Diante da amostra recolhida seria um
equívoco avaliar o gênero de uma fotografia frente a estes parâmetros. Da mesma
forma optou-se por não incluir as variáveis Ambiência e Fotógrafo, que na verdade
fazem parte da amostra com a intenção de serem avaliadas posteriormente como
classes.
O classificador que apresentou melhor resultado foi o grifado na Tabela 8 (exp. 5), com
a seguinte Árvore de Decisão :
• Velocidade_seg < 0,2917
o Flash in [sim] then Gênero = retrato (94,59 % of 74 examples)
o Flash in [nao]
Abertura(f) < 7,5500
Velocidade_seg < 0,0008 then Gênero = paisagem (77,27 %
of 22 examples)
Velocidade_seg >= 0,0008
Comprimento_Focal(mm) < 43,2500
Velocidade_seg < 0,0146 then Gênero =
paisagem (82,76 % of 29 examples)
Velocidade_seg >= 0,0146 then Gênero =
retrato (57,69 % of 26 examples)
Comprimento_Focal(mm) >= 43,2500 then Gênero =
retrato (80,67 % of 150 examples)
Abertura(f) >= 7,5500
Comprimento_Focal(mm) < 71,0000 then Gênero =
paisagem (86,05 % of 86 examples)
Comprimento_Focal(mm) >= 71,0000
Abertura(f) < 9,2500 then Gênero = paisagem (65,57
% of 61 examples)
Abertura(f) >= 9,2500 then Gênero = retrato (55,00
% of 20 examples)
• Velocidade_seg >= 0,2917 then Gênero = paisagem (100,00 % of 52 examples)
47

A principal vantagem deste método é sua fácil visualização, e podem-se perceber
embutidos alguns conceitos fotográficos :
1º) velocidades lentas (valores altos) sugerem que a fotografia seja de paisagem já que
o retrato a princípio deve “congelar” a imagem de uma pessoa;
2º) O uso do flash não faz mesmo muito sentido diante de uma paisagem;
3º) Diafragmas fechados (abertura(f) >=7,5) e objetivas mais luminosas podem sugerir
o gênero paisagem já que retratos tendem a ser compostos a partir de Tele-Objetivas
(Comprimento_Focal >70 mm)
Após a avaliação especialista, a árvore proposta automaticamente poderia ser reescrita e
podada da seguinte forma :
• Velocidade_seg < 1/5 *** velocidade média a alta
o Flash in [sim] then Gênero = retrato
o Flash in [nao]
Abertura(f) < 7.5 *** diafragma aberto ou mediano
Comprimento_Focal(mm) < 43 then Gênero = paisagem
*** objetiva grande angular
Comprimento_Focal(mm) >= 43 then Gênero = retrato
*** objetiva normal, meia-tele e tele
Abertura(f) >= 7.5 *** diafragma fechado
Comprimento_Focal(mm) < 71 then Gênero = paisagem
*** objetiva grande angular a normal
Comprimento_Focal(mm) >= 71 then Gênero = retrato
*** objetiva meia-tele e tele
• Velocidade_seg >= 1/5 then Gênero = paisagem *** velocidade lenta
Esta árvore é ainda mais genérica e simples, eliminando alguns testes de velocidade que
parecem ser apenas circunstanciais da amostra. Não se sabe dizer se este novo modelo
traria resultados melhores que o anterior pois ele não foi implementado.
Ainda não se sabe ao certo qual dos dois testes teria mais peso na classificação : o da
abertura ou do comprimento focal. A decisão de onde colocar (em qual nível da árvore)
48

necessitaria de uma amostra mais enriquecida que então ajudaria o especialista a
elucidar esta questão.
Vale ressaltar aqui que o especialista em técnica fotográfica dificilmente construiria
sozinho um modelo destes, mas muito facilmente o compreende, valida e adapta.
IV.5) CONCLUSÕES ACERCA DO MÉTODO
A partir de um modelo extremamente simples, com poucas variáveis e alguns conceitos
fotográficos embutidos foi possível acertar o gênero das fotografias em 75% dos casos.
A árvore de decisão se mostrou genérica e estável frente às validações impostas.
Depois de eliminar tantas variáveis importantes por inconsistência e ainda se ter ciência
de que a amostra é apenas um pequeno pedaço do universo fotográfico, os resultados se
mostram bastante animadores indicando o potencial de uso desta ferramenta na
classificação fotográfica.
A maior problemática na construção da amostra foi lidar com tantos programas
diferentes de edição do EXIF e decidir sobre qual informação seria a verdadeira.
Apareceram muitas inconsistências e validá-las manualmente foi extremamente
desgastante. Obviamente não é a intenção propor um método que dependa tanto de uma
validação manual dos dados.
Durante o processo de pesquisa foram sendo desenvolvidas novas possibilidades de
alteração do EXIF propostas pelo programa EXIFTOOL, que acho por bem destacar aqui
antes de concluir o trabalho.
49

V ) APROFUNDANDO O PROGRAMA EXIFTOOL [20]
V.1) COMO ALTERAR OS METADADOS DA IMAGEM ?
Gravar e modificar metadados em arquivos de imagens é mais complexo do que pode
parecer, e por isso existem tão poucas aplicações que se propõe a tanto. O EXIFTOOL
usa rótulos (tags) para identificar diferentes partes dos metadados que podem ser
extraídos de um arquivo de imagem. No Anexo IV estão listados os diferentes rótulos
que o programa reconhece; sendo vários deles comuns a diferentes formatos de
metadados (o White Balance34
por exemplo é o pior “infrator” do padrão, podendo ser
encontrado em 19 locais diferentes), e às vezes até podendo estar armazenados em
diferentes locais dentro de um mesmo formato. Visto que a maioria dos fabricantes
grava informações em formatos não documentados e embute neles seus “truques
particulares”, é necessária uma “engenharia ao reverso” para discriminar estes
metadados.
O EXIFTOOL se propõe a simplificar este contexto ao máximo possível tomando
decisões razoáveis sobre onde gravar a informação especificada. Permanece flexível ao
permitir que se configurem prioridades quando necessário, podendo até ignorar
completamente o processo de tomada de decisão proposto e acatar a demanda do
usuário.
Segundo o desenvolvedor do software, o canadense Phil Harvey, implementar a
capacidade de gravar informações no EXIF foi quase como criar um novo aplicativo.
Muitos usuários pediam esta possibilidade, mas isso complicava MUITO a interface e o
código do programa, gerando um tempo de resposta maior para o uso normal de
visualização.
Foi bastante trabalhoso implementar esta opção de gravação, e para tanto foi criada
uma interface simples de usar que não detalhasse tanto a estrutura do arquivo para
usuários que não desejassem se aprofundar, e ao mesmo tempo mantendo-se poderosa o
suficiente para permitir que outros fizessem ações bem específicas no EXIF.
34
Balanço de branco ou Temperatura de cor, indica “o valor” da cor branca que a câmera deve registrar.
50

O código do programa que executa a gravação foi concebido sem utilizar as rotinas de
leitura, facilitando o processo de testes e otimizações. Além disso, foi estruturado e
isolado ao máximo em arquivos separados que são carregados em memória conforme
sejam necessários. Embora com um custo bastante elevado, esta implementação
manteve a compilação rápida para aqueles que não desejam gravar nada no EXIF e, ao
mesmo tempo possibilitou um rápido e eficiente processamento batch de múltiplas
imagens.
Atualmente o programa pode escrever e gravar quase todos os campos IFD do EXIF
que se deseje (alguns destes são protegidos porque descrevem características físicas da
imagem que devem permanecer inalteradas, como por exemplo, a Compressão). Todas
as informações sobre GPS, IPTC e XMP, bem como as notas específicas do fabricante
(MAKERNOTES) podem ser editadas. Temos aqui um ganho em poder de uso do EXIF
extraordinário, mas com ciência da extrema responsabilidade que este poder evoca ....
É possível gravar inconsistências no arquivo, e isso pode acarretar problemas de leitura
em outros softwares de edição de imagens. Como prevenção e segurança, aconselha-se
trabalhar sempre com cópias dos arquivos originais. O programa gera automaticamente
um backup do arquivo com extensão ‘_original’.
V.2) CAMPOS OBRIGATÓRIOS DOS FORMATOS
Os padrões EXIF e IPTC especificam algumas informações padrão. O EXIFTOOL irá
criar vários destes campos obrigatórios automaticamente como forma de exigência para
gravação de informações novas. Entretanto, alguns destes campos obrigatórios não
podem ser facilmente gerados automaticamente (especialmente os do IPTC), e então
estes são deixados para que o usuário cadastre.
Vale ressaltar que o conceito de obrigatoriedade adotado no formato é meio “furado”.
Ao invés de propor campos obrigatórios o padrão EXIF deveria adotar valores default
para estes campos. Um bom programa de edição normalmente faz isso. É claro que esta
51

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