Sistema de recuperação de imagens baseado em conteúdo usando o Machine Learning

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.