基于内容的图像检索

技术细节

基于内容的图像检索通常包括以下几个部分：

特征提取

可提取的特征可以包括颜色、纹理、平面空间对应关系、外形，或者其他统计特征。 图像特征的提取与表达是基于内容的图像检索技术的基础。从广义上讲，图像的特征包括基于文本的特征（如关键字、注释等）和视觉特征（如色彩、纹理、形状、对象表面等）两类。视觉特征又可分为通用的视觉特征和领域相关的视觉特征。前者用于描述所有图像共有的特征，与图像的具体类型或内容无关，主要包括色彩、纹理和形状；后者则建立在对所描述图像内容的某些先验知识（或假设）的基础上，与具体的应用紧密有关，例如人的面部特征或指纹特征等。

相似性（非相似性）的定义

从图像中提取的特征可以组成一个向量，两个图像之间可以通过定义一个距离或者相似性的测量度来计算相似程度。

应用和研究

最早成功应用基于内容的图像检索技术的是IBM的QBIC系统。这个系统是为一个俄国博物馆制作的绘画作品查询系统。QBIC系统的网站为IBM的QBIC系统。除了IBM的QBIC系统之外，比较著名的系统还包括UIUC大学的MARS系统、MIT的Photobook、UC Berkeley的Digital Library Project，加拿大的TinEye.com, 以及Columbia大学的VisualSEEk等。