Abstrait

UN NOUVEAU MODÈLE DE RÉCUPÉRATION D'IMAGES BASÉ SUR LE CONTENU ET BASÉ SUR LES CARACTÉRISTIQUES LES PLUS PERTINENTES À L'AIDE DE L'OPTIMISATION PAR ESSAI DE PARTICULES

PKBhargavi, S. Bhuvana, Dr R. Radhakrishnan

La recherche d'images basée sur le contenu (CBIR) est l'application des techniques de vision par ordinateur au problème de recherche d'images, c'est-à-dire au problème de la recherche d'images numériques dans de grandes bases de données. La recherche d'images basée sur le contenu (CBIR) dépend de l'extraction des caractéristiques les plus pertinentes selon une technique de sélection de caractéristiques. L'intégration de plusieurs caractéristiques peut provoquer la malédiction de la dimensionnalité et le temps consommé dans le processus de recherche. Le modèle proposé comprend les étapes suivantes : (i) Extraction de caractéristiques à partir d'une base de données d'images à l'aide d'un vecteur de cohérence des couleurs (CCV) et d'un algorithme de filtre de Gabor pour extraire les caractéristiques de couleur et de texture (ii) Discrimination de caractéristiques à l'aide de la méthode d'entropie maximale pour remplacer les caractéristiques numériques par des caractéristiques nominales qui représentent des intervalles de domaines numériques avec des valeurs discrètes à l'aide de l'algorithme de maximisation de l'interdépendance des attributs de classe (CAIM) (iii) Sélection de caractéristiques à l'aide de l'algorithme d'optimisation par essaim de particules (PSO) pour extraire les caractéristiques les plus pertinentes de l'ensemble de caractéristiques d'origine. Les applications basées sur CBIR sont utilisées sur Internet et sur les marchés de l'application de la loi dans le but d'identifier et de censurer les images.