Inhaltsbasiertes Bildauffindungssystem mit maschinellem Lernen
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Inhaltsbasierter Bildauffindungsprozess in Abhängigkeit von einer neuen Matching-Strategie. Das in diesem Papier vorgeschlagene Modell besteht aus vier Hauptphasen: Merkmalsextraktion, Dimensionalitätsreduktion, ANN-Klassifikator und Matching-Strategie. In der Merkmalsextraktionsphase werden Farb- bzw. Texturmerkmale extrahiert, die als Farb-Ko-Occurrence-Matrix (CCM) und Differenz zwischen Pixeln des Scanmusters (DBPSP) bezeichnet werden. Die Technik der Dimensionalitätsreduktion wählt die effektiven Merkmale aus, die gemeinsam die größte Abhängigkeit von der Zielklasse und die gerings...
Inhaltsbasierter Bildauffindungsprozess in Abhängigkeit von einer neuen Matching-Strategie. Das in diesem Papier vorgeschlagene Modell besteht aus vier Hauptphasen: Merkmalsextraktion, Dimensionalitätsreduktion, ANN-Klassifikator und Matching-Strategie. In der Merkmalsextraktionsphase werden Farb- bzw. Texturmerkmale extrahiert, die als Farb-Ko-Occurrence-Matrix (CCM) und Differenz zwischen Pixeln des Scanmusters (DBPSP) bezeichnet werden. Die Technik der Dimensionalitätsreduktion wählt die effektiven Merkmale aus, die gemeinsam die größte Abhängigkeit von der Zielklasse und die geringste Redundanz untereinander aufweisen. Das künstliche neuronale Netz (ANN) in unserem vorgeschlagenen Modell dient als Klassifikator, so dass die ausgewählten Merkmale des Abfragebildes die Eingabe sind und die Ausgabe eine der mehreren Klassen ist, die die größte Ähnlichkeit mit dem Abfragebild haben.
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