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.