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Proceso de recuperación de imágenes basado en el contenido dependiendo de una nueva estrategia de correspondencia. En este trabajo, el modelo propuesto se compone de cuatro fases principales: extracción de características, reducción de la dimensionalidad, clasificador RNA y estrategia de correspondencia. En la fase de extracción de características, se extraen las características de color y textura, respectivamente, denominadas matriz de co-ocurrencia de color (CCM) y diferencia entre píxeles del patrón de escaneo (DBPSP). La técnica de reducción de la dimensionalidad selecciona las características efectivas que tienen conjuntamente la mayor dependencia de la clase objetivo y la mínima redundancia entre ellas. La red neuronal artificial (RNA) de nuestro modelo propuesto sirve como clasificador, de modo que las características seleccionadas de la imagen de consulta son la entrada y su salida es una de las múltiples clases que tienen la mayor similitud con la imagen de consulta.
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