Bildauffindung Und -Klassifizierung Auf Der Grundlage Selektiver Merkmalsextraktion

In diesem digitalen Zeitalter mit der Verfgbarkeit enormer digitaler Daten im Internet mssen die Benutzer nach verschiedenen Mglichkeiten suchen, um geeignete Daten aus den unorganisierten Daten abzurufen. Die Klassifizierung ist eine solche Technik, die den Forschern weltweit geholfen hat, ihre Suche einzugrenzen. Unter den Daten, die aufgrund der Zunahme digitaler Technologien verfgbar sind, nimmt die Verfgbarkeit von Multimediadaten von Tag zu Tag rapide zu. Um die bentigten Daten (Bilder) abzurufen, haben viele Forscher Algorithmen oder Methoden zum Abrufen von Bildern entwickelt, zu denen auch die Bildklassifizierung gehrt. Sie spielt eine wichtige Rolle in vielen Anwendungen wie Medizin, Photogrammetrie, Computer Vision usw.In diesem Projekt wird versucht, eine Methodik fr ein effizientes Bildklassifizierungssystem zu entwickeln, indem 50 Merkmale extrahiert werden, gefolgt von einer Bildklassifizierung durch die Einbeziehung verschiedener Klassifizierungstechniken. Dieses Projekt befasst sich auch mit dem Abrufen einer neuen Bildinstanz, die nicht im Trainingsdatensatz vorhanden ist, gefolgt von einer Bildklassifizierung. Es wird ein Vergleich zwischen den verwendeten Klassifizierungstechniken und den experimentellen Ergebnissen durchgefhrt, die auf 1150 verschiedenen Bildern aus 17 verschiedenen Kategorien basieren.