Området för bildsökning och gruvdrift har blivit ett levande forskningsområde tack vare en snabb förbättring av volymen av digitala bilddatabaser. Numera är en stor del av informationen i visuell form; det är viktigt och säkert glädjande att söka efter bilder efter innehåll. Image mining har en mängd olika tillämpningar inom olika sektorer som medicinsk diagnos, biologi, fjärranalys, rymdforskning, etc. Denna forskning är att bestämma de exakta bilderna medan gruvdrift en bild (multimedia) databas och föreslår en ny metod för gruvbilder med LIM-baserad bildmatchning teknik med neurala nätverk. Denna process är oberoende av för många parameterinställningar för att generera en robust lösning. Det är utformat och implementerat på MATLAB och testas med bilder av olika databaser. Lämpliga åtgärder har vidtagits för att utvärdera systemets prestanda. Resultaten av LIM-baserad bildmatchningsteknik var anmärkningsvärda och jämförbara. Samtidigt som man jämför med antalet falska hämtningar med rätt hämtningar, kommer den förväntade systemprestandanivån att vara lämplig för flera enkla dagliga multimedia databasapplikationer och bildbrytningssystem. Det bildbrytningssystem som härletts från den LIM-baserade bildmatchningstekniken gav lovande resultat.
Devasena m.fl. I REF föreslogs ett tillvägagångssätt för gruvbilder baserat på en specifik matchningsteknik med hjälp av artificiella neurala nätverk.
A Hybrid Image Mining Technique using LIM-based Data Mining Algorithm
{'venue': None, 'journal': 'International Journal of Computer Applications', 'mag_field_of_study': ['Computer Science']}