Conception et analyse d'une technique efficace de recherche d'images - Ansari, Mohd. Aquib; Kurchaniya, Diksha; Dixit, Manish
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La recherche d'images basée sur le contenu utilise des caractéristiques au niveau de l'image basse ou du pixel, comme la couleur, la texture et la forme. Et sur la base de ces caractéristiques, on extrait les bonnes photos des supports de stockage. Mais ici, le problème clé pour le chercheur est de trouver l'image la plus pertinente de la base de données en premier lieu ou pour un petit nombre d'itérations de recherche. À court terme, l'histogramme de couleur HSV est une excellente caractéristique de l'image et a été utilisé dans divers programmes d'enquête. Dans cet article, l'histogramme de…mehr

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Produktbeschreibung
La recherche d'images basée sur le contenu utilise des caractéristiques au niveau de l'image basse ou du pixel, comme la couleur, la texture et la forme. Et sur la base de ces caractéristiques, on extrait les bonnes photos des supports de stockage. Mais ici, le problème clé pour le chercheur est de trouver l'image la plus pertinente de la base de données en premier lieu ou pour un petit nombre d'itérations de recherche. À court terme, l'histogramme de couleur HSV est une excellente caractéristique de l'image et a été utilisé dans divers programmes d'enquête. Dans cet article, l'histogramme de couleur HSV est basé sur une image pour extraire un élément de couleur et mesurer la valeur de l'histogramme par 72 barils différents. L'élément de couture est retiré à l'aide d'une transformée en ondelettes discrète qui permet de supprimer le motif complexe présent dans l'image. La définition d'une caractéristique de l'histogramme est utilisée pour déterminer l'emplacement et les détails géométriques d'une image en soustrayant les bords présents dans l'image et en combinant ces éléments en un seul vecteur élémentaire afin de pouvoir agrandir correctement l'image. Dans le processus de classification, la machine de classification vectorielle est utilisée pour classer les images dans différentes catégories en conséquence.
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Autorenporträt
Mohd. Aquib Ansari hat seinen B.E. von SATI Vidisha in Informationstechnologie abgeschlossen (2014). Er hat seinen M.Tech. vom MITS Gwalior in Informationstechnologie gemacht (2017). Derzeit promoviert er am MNNIT Allahabad. Seine Forschungsinteressen umfassen digitale Bildverarbeitung, Computer Vision, künstliche Intelligenz und Netzwerksicherheit.