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一种新颖的基于内容的图像检索模型的基础上,使用粒子群优化最相关的特征

文摘

基于内容的图像检索(CBIR)是计算机视觉技术的应用到图像检索问题,也就是说,在大型数据库中寻找数字图像的问题。基于内容的图像检索(CBIR)取决于提取最相关的特征根据特征选择技术。集成多个特性可能导致维度的诅咒和检索过程中消耗的时间。该模型包括以下步骤:(i)使用颜色特征提取的图像数据库一致性向量(闭路)和伽柏滤波算法提取的颜色和纹理特征(2)特性的歧视与名义使用最大熵方法取代数值特性特性,代表数字域的间隔使用类属性相互依赖与离散值最大化(CAIM)算法(iii)特征选择使用粒子群优化(PSO)算法提取最相关的特征从原始特征集。基于CBIR的应用程序中使用互联网和执法市场为目的的确定和审查的图像。

P.K.Bhargavi, S。Bhuvana, Dr.R.Radhakrishnan

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