Sistema de recuperação de imagens baseado em conteúdo usando o Machine Learning
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Processo de recuperação de imagens com base no conteúdo, dependendo da nova estratégia de correspondência. Neste trabalho Modelo proposto composto por quatro Fases Principais: extração de características, Redução de Dimensão, Classificador ANN e Estratégia de Correspondência. fase de extração de características, extrai uma característica de cor e textura, respectivamente, chamada matriz de co-ocorrência de cor (CCM) e diferença entre pixels de padrão de varredura (DBPSP). A técnica de redução de dimensionalidade seleciona as características eficazes que, em conjunto, t...
Processo de recuperação de imagens com base no conteúdo, dependendo da nova estratégia de correspondência. Neste trabalho Modelo proposto composto por quatro Fases Principais: extração de características, Redução de Dimensão, Classificador ANN e Estratégia de Correspondência. fase de extração de características, extrai uma característica de cor e textura, respectivamente, chamada matriz de co-ocorrência de cor (CCM) e diferença entre pixels de padrão de varredura (DBPSP). A técnica de redução de dimensionalidade seleciona as características eficazes que, em conjunto, têm a maior dependência da classe alvo e redundância mínima entre si. A rede neural artificial (ANN) em nosso modelo proposto serve como classificador para que as características selecionadas da imagem da consulta sejam a entrada e sua saída seja uma das multiclasses que têm a maior semelhança com a imagem da consulta.
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