Sistema di recupero delle immagini basato sul contenuto utilizzando l'apprendimento automatico
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Processo di recupero delle immagini basato sui contenuti che dipende da una nuova strategia di abbinamento. In questo documento il modello proposto è composto da quattro fasi principali: estrazione delle caratteristiche, riduzione della dimensionalità, classificatore ANN e strategia di abbinamento. La fase di estrazione delle caratteristiche estrae un colore e caratteristiche di texture, rispettivamente, chiamate matrice di co-occorrenza del colore (CCM) e differenza tra i pixel del modello di scansione (DBPSP). La tecnica di riduzione della dimensionalità seleziona le caratteristiche effic...
Processo di recupero delle immagini basato sui contenuti che dipende da una nuova strategia di abbinamento. In questo documento il modello proposto è composto da quattro fasi principali: estrazione delle caratteristiche, riduzione della dimensionalità, classificatore ANN e strategia di abbinamento. La fase di estrazione delle caratteristiche estrae un colore e caratteristiche di texture, rispettivamente, chiamate matrice di co-occorrenza del colore (CCM) e differenza tra i pixel del modello di scansione (DBPSP). La tecnica di riduzione della dimensionalità seleziona le caratteristiche efficaci che insieme hanno la più grande dipendenza dalla classe di destinazione e la minima ridondanza tra loro. La rete neurale artificiale (ANN) nel nostro modello proposto serve come classificatore in modo che le caratteristiche selezionate dell'immagine di query siano l'input e il suo output sia una delle multi classi che hanno la maggiore somiglianza con l'immagine di query.
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