Resumen

Se están creando y compartiendo miles de millones de archivos de datos multimedia en la web, principalmente en sitios web de redes sociales. El aumento explosivo en los datos multimedia, especialmente imágenes y videos, ha creado un problema de búsqueda y recuperación de datos relevantes de la colección de archivos. En las últimas décadas, la complejidad de los datos de imagen ha aumentado exponencialmente. Las técnicas de recuperación de imágenes basadas en texto no satisfacen las necesidades de los usuarios debido a la diferencia entre el contenido de la imagen y las anotaciones de texto asociadas con una imagen. En los últimos años se han propuesto varios métodos para abordar el problema de la brecha semántica y recuperar imágenes similares a la consulta especificada por el usuario. La recuperación de imágenes basada en el contenido de la imagen ha atraído a muchos investigadores, ya que utiliza el contenido visual de la imagen, como el color, la textura y las características de forma. Las características de imagen de bajo nivel representan el contenido de la imagen como vectores de características. El vector de características de la imagen de consulta se compara con los vectores de características de imágenes del conjunto

• Materias:Teoremas Semigrupos Captura de vectores Vértice reflexivo Funciones trigonométricas
• Subjects:Theorems Semigroups Vector capture Reflexive vertex Trigonometric functions
• Palabras claves:Datos multimedia; Recuperación de imágenes; Redes sociales; Contenidos de imágenes; Extracción de características; Características locales
• Keywords:Multimedia data; Image retrieval; Social media; Image contents; Feature extraction; Local features