Abstrait

Un système de recherche d'images robuste utilisant une composition pondérée de caractéristiques

Tohid Sedghi

Un système de recherche d'images robuste, flexible et efficace utilisant une combinaison pondérée de caractéristiques de recherche d'images est proposé. Les propriétés de la méthode proposée telles que la forme et les caractéristiques spatiales sont assez simples à dériver et efficaces, et peuvent être extraites en temps réel. Le système est complet car il intègre des filtres Gabor de différentes tailles de grille et flexible car les pondérations des caractéristiques peuvent être ajustées pour obtenir un raffinement de la recherche en fonction des besoins de l'utilisateur et robuste car l'algorithme du système est applicable à la recherche dans tous les types de bases de données d'images. Dans les systèmes CBIR, la méthode courante pour améliorer les performances de recherche consiste à pondérer les vecteurs de caractéristiques. Dans cet article, une nouvelle méthode fiable pour améliorer les performances de recherche, et qui complète la pondération des caractéristiques, est proposée. Sur la base des résultats obtenus à partir de cet article, nous affirmons par la présente que la clé d'une percée dans la recherche actuelle en recherche d'images sémantiques réside dans l'utilisation de la caractéristique de texture de Gabor. Ses avantages de Fourier ainsi que l'analyse locale des images permettent d'analyser les changements progressifs de texture et les variations de texture qui sont des propriétés essentielles des scènes du monde réel.