Resumen

Con el rápido desarrollo de la tecnología de Internet y la amplia aplicación de equipos de adquisición de imágenes, el número de imágenes de obras de arte digitales está explotando. La recuperación de imágenes de obras de arte casi similares tiene una amplia perspectiva de aplicación para la infracción de derechos de autor, el registro de marcas comerciales y otras escenas. Sin embargo, en comparación con las imágenes tradicionales, estas imágenes de obras de arte tienen características de alta similitud y complejidad, lo que hace que la precisión de la recuperación no cumpla con la demanda. Para resolver los problemas anteriores, se propone un método de recuperación inteligente de imágenes de obras de arte basado en la transformada wavelet y la red neuronal de doble propagación (WTCPN). En primer lugar, la imagen original de la obra de arte se reemplaza por la subimagen de baja frecuencia después de la transformada wavelet, lo que no solo elimina la información redundante y reduce la dimensión de los datos, sino que también suprime el ruido aleatorio. En segundo lugar, para que la red asigne diferentes unidades ganadoras de

• Materias:Colonias de abejas artificiales Inteligencia artificial Patrón espacial Innovación de la comunicación Algoritmo de red neuronal
• Subjects:Artificial bee colonies Artificial intelligence Spatial pattern Communication innovation Neural network algorithm
• Palabras claves:Desarrollo; Tecnología de internet; Imágenes de obras de arte digitales; Recuperación; Transformada wavelet; Red neuronal
• Keywords:Development; Internet technology; Digital artwork images; Retrieval; Wavelet transform; Neural network