幸运的是,基于内容的图像检索技术(Content-based Image Retrieval, CBIR)应运而生,为图像检索带来了革命性的变化。 一、CBIR技术概览 1.1 定义与起源 CBIR是一种通过图像本身的视觉特征(如颜色、纹理、形状等)进行检索的技术,它克服了传统基于文本图像检索(TBIR)的局限性,实现了从“字找图”到“图找图”的转变。
在图像检索问题中,目前有基于全局和基于局部两种卷积神经网络特征表示方法。基于全局的方法直接使用卷积神经网络提取整幅图像的特征,作为最终的图像特征。但是因为卷积神经网络主要对全局空间信息进行编码,导致所得特征缺乏对图像的尺度、旋转、平移等几何变换和空间布局变化的不变性,限制了其对于高度易变图像检索的鲁棒性。
得益于多媒体信息捕获、传输、存储的发展以及计算机运算速度的提升,基于内容的图像检索技术经过十几年的发展,其需要适用的图像规模范围也从原来的小型图像库扩大到大规模图像库甚至是海量图像数据集,比如在上世纪九十年代图像检索技术发展的早期阶段,研究者们在验证图像检索算法性能的时候,用得比较多是corel1k,该图像库...
◆基于内容的图像检索技术主要依据颜色、纹理、形状以及图像中子图像的特征进行检索 颜色特征纹理特征内部归一化外部归一化形状特征 颜色特征 颜色特征优势和缺陷✓是图像物理特征中最直接的视觉特征，颜色特征非常稳定，而且颜色特征计算简单。✓不能很好的描述对象的空间特征 颜色特征描述方法直方图法、累积直方图法、局部...
基于内容的图像检索技术(Content-based Image Retrieval, CBIR)应运而生,为这一挑战提供了创新的解决方案。 一、CBIR技术概述 定义与原理:CBIR技术是一种通过分析图像内容(如颜色、纹理、形状等)来检索相似图像的方法。它摒弃了传统基于文本描述(如图像标题、标签)的检索方式,直接从图像的视觉特征出发,实现“图找图...
基于内容的图像检索(CBIR, Content Based Image Retrieval)是相对成熟的技术领域,在工业界也有广泛的应用场景,如搜索引擎(Google、百度)的以图搜图功能,各电商网站(淘宝、Amazon、ebay)的相似商品搜索,…
Video-Google提供了经典的基于内容的图像检索流程,核心技术可以总结为两点:特征提取和近邻查找。后续图像检索基于大多基于此思想,针对不同业务场景下的数据特点,对涉及的特征提取和近邻查找技术进行优化,最终目标是提取能够高效表征图像的特征向量,进行快速视觉内容查找。
基于内容的图像检索技术采用不同的算法进行图像检索,其中最常用的算法包括基于特征的检索算法和基于深度学习的检索算法。基于特征的检索算法主要利用图像的视觉特征进行相似度计算和图像匹配,例如SIFT、SURF等算法。基于深度学习的检索算法则是利用深度神经网络对图像进行特征提取和相似度计算,例如基于卷积神经网络的图像检索算...
总结起来,基于内容的图像检索技术通过提取图像的特征,并计算图像之间的相似度,实现对图像库中的图像进行检索。它可以应用于各种领域,如图像库管理、医学图像分析等。在技术实现上,需要进行图像特征提取、相似度计算、索引结构构建等步骤,并通过评估和优化来提高检索系统的性能。©...
基于文本的图像检索方法始于上世纪70年代,它利用文本标注的方式对图像中的内容进行描述,从而为每幅图像形成描述这幅图像内容的关键词,比如图像中的物体、场景等,这种方式可以是人工标注方式,也可以通过图像识别技术进行半自动标注。在进行检索时,用户可以根据自己的兴趣提供查询关键字,检索系统根据用户提供的查询关键字找出...