Abstrato

UM NOVO MODELO DE RECUPERAÇÃO DE IMAGENS BASEADO EM CONTEÚDOS BASEADO NOS RECURSOS MAIS RELEVANTES UTILIZANDO A OTIMIZAÇÃO DE ENXAQUE DE PARTÍCULAS

PKBhargavi, S.Bhuvana, Dr.R.Radhakrishnan

Content Based Image Retrieval (CBIR) é a aplicação de técnicas de visão por computador ao problema de recuperação de imagens, ou seja, o problema de pesquisa de imagens digitais em grandes bases de dados. A recuperação de imagens baseada em conteúdo (CBIR) depende da extração das características mais relevantes de acordo com uma técnica de seleção de características. A integração de múltiplos recursos pode provocar a maldição da dimensionalidade e o tempo consumido no processo de recuperação. O modelo proposto inclui os seguintes passos: (i) Extração de características da base de dados de imagens utilizando o vetor de coerência de cores (CCV) e o algoritmo de filtro Gabor para extrair as características de cor e textura (ii) Discriminação de características utilizando o método da entropia máxima para substituir características numéricas por características nominais que representam intervalos de domínios numéricos com valores discretos utilizando o algoritmo Class Attribute Interdependence Maximization (CAIM) (iii) Seleção de características utilizando o algoritmo Particle Swarm Optimization (PSO) para extrair as características mais relevantes do conjunto de características original. As aplicações baseadas em CBIR são utilizadas na Internet e nos mercados de aplicação da lei com a finalidade de identificar e censurar as imagens.