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图像检索的神经模糊分类器

摘要

基于内容的图像检索系统已经成为娱乐、多媒体、教育、图像分类和检索等领域的一个活跃的研究课题。基于内容的图像检索系统的关键问题之一是从原始数据中提取反映图像内容的必要信息。尽管已经开发了大量的特征提取和检索技术，但仍然没有全球公认的用于区域/对象表示和检索的技术。在本文中，我们提出了一种自适应神经模糊推理系统(ANFIS)，它有可能同时获得神经网络和模糊逻辑的优点。颜色提取基于RGB(红、绿、蓝)、HSV(色相、饱和度)和Y,Cb,Cr(亮度和色度)。灰度共生矩阵(GLCM)是一种常用的统计方法。图像的形状提取可以通过Canny边缘检测来确定。实验结果表明，该检索框架具有独特的系统过程，计算量少，检索效率高，优于传统的图像检索系统。基于Corel数据集对实验结果进行了分析。

莎莎，拉米亚，萨拉莎，普拉卡珊，普里扬卡

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