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En esta era digital, con la disponibilidad de enormes datos digitales en Internet, los usuarios tienen que buscar diferentes medios para recuperar los datos adecuados de los datos no organizados. La clasificación es una de esas técnicas que ha ayudado a los investigadores de todo el mundo a acotar su búsqueda. Entre los datos disponibles, debido al aumento de las tecnologías digitales, la disponibilidad de datos multimedia aumenta rápidamente día a día. Para recuperar los datos necesarios (imágenes), muchos investigadores han creado algoritmos o métodos para recuperar imágenes, entre los que se encuentra la clasificación de imágenes. Ha desempeñado un papel importante en muchas aplicaciones como la medicina, la fotogrametría y la visión por ordenador, etc.En este proyecto se intenta diseñar una metodología para un sistema eficiente de clasificación de imágenes mediante la extracción de 50 características, seguida de la clasificación de imágenes mediante la incorporación de diferentes técnicas de clasificación. Este proyecto también trata de la recuperación de una nueva instancia de imagen que no está presente en el conjunto de datos de entrenamiento seguido de la clasificación de imágenes. Se comparan las técnicas de clasificación utilizadas y los resultados experimentales obtenidos con 1.150 imágenes diferentes pertenecientes a 17 categorías distintas.
About the author
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.
