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调查使用分类和基于特征的图像检索相关性反馈技术

文摘

现在一天,数字世界随着带宽的增加,手持设备、存储技术和社交网站和大量的图像存储在web中。有明显巨大图像数据库很难对这些数据进行挖掘和检索相关的图片。基于特征的图像检索是一个非常重要的研究领域的图像处理领域。它是由低层次特征提取,如颜色、纹理和形状相似的措施的对比图片。最近,研究集中在FBIR缩小语义鸿沟,低水平的视觉特性和高水平之间的图像语义。在这篇文章中,我们提供了比较研究的各种方法用于FBIR系统的每一步。在提出系统架构HSV空间直方图将用于颜色信息提取。伽柏过滤器将使用纹理特征和形状特征提取将提取利用不变矩方法。在这项研究中多个特征提取将以上三种方法相结合使用。基于提取的特征应用支持向量机分类技术。 Here classification reduce the search space and reduce retrieval time. After that for given relevant images relevance feedback algorithm is applied which provide user intension for resultant images to the system .This increase classification accuracy by taking feedback from user which decrease semantic gap.

Keyuri m . Zinzuvadia教授Bhavesh a . Tanawala教授Keyur N.Brahmbhatt

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