Abstracto

Un sistema robusto de recuperación de imágenes que utiliza la composición ponderada de características

Tohid Sedghi

Se propone un sistema de recuperación de imágenes robusto, flexible y eficaz que utiliza una combinación ponderada de características de recuperación de imágenes. Las propiedades del método propuesto, como la forma y las características espaciales, son bastante sencillas de derivar y eficaces, y se pueden extraer en tiempo real. El sistema es completo porque incorpora filtros Gabor de diferentes tamaños de cuadrícula y flexible porque los pesos de las características se pueden ajustar para lograr un refinamiento de la recuperación según la necesidad del usuario y robusto porque el algoritmo del sistema es aplicable a la recuperación en todo tipo de bases de datos de imágenes. En los sistemas CBIR, el método común para mejorar el rendimiento de la recuperación es ponderar los vectores de características. En este artículo se propone un método nuevo y fiable para mejorar el rendimiento de la recuperación, que complementa la ponderación de características. Con base en los resultados obtenidos en este artículo, afirmamos que la clave para un avance en la investigación actual en la recuperación semántica de imágenes radica en el uso de la característica de textura de Gabor. Sus ventajas de Fourier así como el análisis local de imágenes permiten el análisis de cambios graduales de textura y variaciones de textura que son propiedades esenciales de las escenas del mundo real.