RECUPERO E CLASSIFICAZIONE DELLE IMMAGINI BASATO SULL'ESTRAZIONE SELETTIVA DELLE CARATTERISTICHE

In questa era digitale con la disponibilità di enormi dati digitali su Internet, gli utenti devono cercare diversi mezzi per recuperare i dati adatti dai dati non organizzati. La classificazione è una di queste tecniche che ha aiutato i ricercatori di tutto il mondo a restringere la loro ricerca. Tra i dati disponibili a causa dell'aumento delle tecnologie digitali, la disponibilità di dati multimediali aumenta rapidamente di giorno in giorno. Per recuperare i dati richiesti (immagini) molti ricercatori hanno dato algoritmi o metodi per recuperare le immagini, tra cui la classificazione delle immagini. Ha giocato un ruolo importante in molte applicazioni come la medicina, la fotogrammetria e la visione artificiale, ecc.In questo progetto, si cerca di progettare una metodologia per un sistema efficiente di classificazione delle immagini estraendo 50 caratteristiche seguite da una classificazione delle immagini incorporando diverse tecniche di classificazione. Questo progetto si occupa anche del recupero di una nuova istanza di immagine che non è presente nel set di dati di allenamento seguito dalla classificazione dell'immagine. Viene fatto un confronto tra le tecniche di classificazione utilizzate e i risultati sperimentali condotti su 1150 immagini diverse appartenenti a 17 categorie diverse

A.Sravani, actualmente trabaja como Profesora Asistente, Departamento de CSE en el Instituto de Tecnología de la Información de Vignan. Tiene 7 años de experiencia en la enseñanza. Es experta en aprendizaje automático y procesamiento de imágenes. Tiene 6 publicaciones de las cuales 4 están indexadas en scopus. Ha publicado artículos en 3 conferencias internacionales.