基于内容的图像检索技术研究
基于模式识别的图像内容分析与图像检索技术研究
基于模式识别的图像内容分析与图像检索技术研究摘要：随着图像数据的快速增长和应用场景的不断扩大，图像内容分析与图像检索技术变得越来越重要。
基于模式识别的方法在图像内容分析和图像检索中发挥了关键作用。
本文综述了基于模式识别的图像内容分析与图像检索的研究现状和发展趋势，重点讨论了关键技术和常用方法，并对未来的研究方向进行了展望。
1. 引言图像内容分析与图像检索是计算机视觉领域中的重要研究方向。
随着数字图像的广泛应用，特别是社交媒体和互联网的普及，大量的图像数据被产生和共享。
如何从这些海量的图像数据中高效地提取和理解有用的信息，对于图像处理、智能搜索和机器视觉等领域具有重要意义。
基于模式识别的图像内容分析与图像检索技术能够自动分析和理解图像内容，实现图像的自动标注和检索，因此备受研究者的关注。
2. 图像内容分析图像内容分析是指使用计算机对图像进行处理和分析，提取出图像中的有用信息。
这一技术在图像处理、图像理解和机器视觉等领域起着关键作用。
基于模式识别的图像内容分析方法通常包括以下几个步骤：图像预处理、特征提取、特征选择和模式识别。
其中，图像预处理是为了消除噪声和增加对比度，特征提取是为了从图像中提取出表达图像语义的特征，特征选择则通过选取最重要的特征来提高分类性能，最后，模式识别将学习到的模型应用于新的未知图像。
近年来，深度学习技术在图像内容分析中取得了显著的进展。
深度学习模型，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等，能够从图像中学习到更高层次的抽象特征，取得了在图像分类、目标检测和语义分割等任务上的突破性成果。
此外，图像内容分析中的其他关键技术，如图像分割、目标识别和场景理解等也得到了广泛研究和应用。
3. 图像检索图像检索是指通过查询的方式从图像数据库中检索出与查询图像相似的图像。
图像检索广泛应用于电子商务、图书馆管理和艺术研究等领域。
基于模式识别的图像检索方法通常分为两类：基于内容的图像检索和基于上下文的图像检索。
基于内容的图像检索技术
D S IG N N WS []6技术专题图像技术随着信息社会的到来和Int er ne t 技术的普及,人们越来越频繁地接触到图像和视频信息。
同时,每天还有大量信息在不断产生,如卫星、医疗、安全等方面。
因此,对这些信息地有效组织、管理和检索便成为需要解决的问题。
传统数据库检索采用基于关键词的检索方式,早期图像数据库如K odak Pi c t ur e Ec ha nge Syst e m(K PX )、t he Pr essL i nk L i br ar y 和t he T i m e A r chi v e C oll ect ion 沿袭了这种检索方式,采用描述性文本进行检索。
但一般来说,这种检索技术往往不能满足人们的需要。
由于图像息的内容具有丰富的内涵,在许多情况下仅用几个关键词难以充分描述,而且作为关键词图像特征的选取也有很大主观性。
于是,基于内容检索(Cont e nt B a se d Iage Ret r ie v al,C B I R )技术应运而生。
它区别于传统的检索手段,融合了图像理解技术,从而可以提供一种从巨大容量的图像库中,根据人们提出的要求进行有效检索的方法。
在基于内容的图像检索中，较常用关键技术包括从颜色、形状、纹理、空间关系、对象特征进行检索。
基于颜色特征的图像信息检索人类在对环境和物体的感知中,颜色往往起着十分重要的作用。
在许多情况下(特别是对于自然景物来说),颜色是描述一幅图像最简便而有效的特征。
颜色内容包含两个一般的概念，一个对应于全局颜色分布，一个对应于局部颜色信息。
按照全局颜色分布来索引图像可通过计算每种颜色的像素个数，并构造出颜色直方图来实现，这对检索具有相似总体颜色内容的图像是一个很好的途径。
局部颜色信息是指局部相似的颜色区域，考虑了颜色的分类与一些初级的几何特征。
颜色直方图是最常用的颜色特征表示方法。
直方图的值反映了图像的统计特征，包括平均值、标准偏差、中间值和像素个数，颜色集中的地方峰值较高。
基于内容的图像检索方法研究的开题报告
基于内容的图像检索方法研究的开题报告一、选题背景及研究意义现今互联网上产生了大量的图片数据，如何更快地准确地检索图像的内容成为了一个重要的研究领域。
基于内容的图像检索方法是一种基于图像内容的相似性匹配，从而实现在大规模的图像数据库中快速定位特定图像的方法。
在互联网时代，越来越多的信息以图像的方式存在。
如何快速、准确地从海量图像库中检索到需要的图像，就成为了当前图像检索领域面临的一大难题。
基于内容的图像检索技术具有操作简单、高效快速、精度高、结果准确等优点，已经被广泛用于许多领域，如医学图像识别、面部识别、车牌识别等。
然而，由于图像内容复杂多样，基于内容的图像检索技术还存在一定的局限性和挑战，如提高检索的准确性和普适性，增强图像数据的拟合能力。
二、研究内容本文旨在对基于内容的图像检索方法进行探索和研究。
主要研究内容包括以下方面：1. 基于特征提取的图像检索方法研究：通过对图像特征进行提取和描述，来实现图像相似度匹配，包括传统的色彩、纹理、形状等特征提取方法和基于深度学习的特征提取方法，并对其特点和应用进行比较和分析。
2. 基于感知哈希的图像检索方法研究：通过感知哈希算法，将图像特征向量量化为二进制编码，实现图像相似度计算，在保证检索精度的同时，降低图像检索的时间复杂度。
3. 基于深度学习的图像检索方法研究：深度学习是当前图像处理领域最热门的技术之一。
通过卷积神经网络提取特征，构建图像特征空间，实现图像相似度匹配，并研究深度学习技术在基于内容的图像检索中的应用方面。
三、研究方法本文采用文献研究和实验研究相结合的方法，通过调研已有的基于内容的图像检索方法，分析其优缺点和适用范围，并结合具体应用场景，选取适合的图像特征提取算法和图像相似度计算方法。
同时，利用公开的图像数据集构建实验平台，评估不同图像检索算法的性能和检索效果，并对实验结果进行分析和讨论。
四、预期成果1. 完成基于内容的图像检索方法的探索和研究，深入分析各种算法的特点和适用范围，并对其进行比较和优化。
基于内容的产品图像检索系统研究与实现
示方法 和基 于区域的形状表示方法 。 Ｃｎｙ ａｎ 算子是一种基于最优化算法的边缘检测 算子 ，在各
种领 域得 到 了广泛 的应 用 。Ｃ ｎ ｙ算 子检 测算 法 步骤 如下 ： ａｎ
（）高斯滤波对图像去噪。 （）由原始灰度 图求 出纵横 ２个 １ ２ 梯度图 ，以及综合梯度图。 （）结 合 ３个梯度 图来进行非 极 ３ 大抑制 。 （）进行边缘连接 。 （）对边缘进行 细化。 ４ ５
Ａ ａ ０ １ｎ ｈ ｒ ｙ［ ｅｇ ）； ］． ｔ
作者 简介 ：孙 继红 （９ ０ ） １７ 一 ，女 ，讲 师 ，硕 士 ，研 究方 向 ：
图像 处 理 、软 件 技术 研 究 。 收 稿 日期 ：２ １ — ６ １ ０２０— １
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电脑编程技巧与维护
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系统数 据底 层采 用 Ｓ Ｌ Ｓｒｅ ０ ５作 为数据 存储 ， 具 ； Ｑ ｅｖｒ ０ ２ 【 应 用 层 采 用 Ｔｍｃｔ ｏ ａ ６作 为应 用 服 务 器 支持 开 发 的 软 件 Ｉ — ｍ
摘 要 ：为 了更 准确 地 描 述 图像 的 视 觉 特 征 ，提 高 图像 检 索效 率 ，研 究提 出 了基 于综 合 特 征 即颜 色和 形 状 的 融合 特
征进行 图像搜索的方法，并针对五金产品开发 了一个基 于此设计 的原型 系统 。实验 结果表 明，该检 索算 法设计是 可
行 的 ．提 高 了 图像 检 索 的 准确 率 。 关键 词 ：图像 检 索 ； 色 ； 状 颜 形
ａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｈ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｇ ｅｒｅ ａ． ｎ ｍｐ ｏ ｅｔ ｅ ａ ｃ ｒｃ ｆｉ ｅ ｒ ｔ ｖ ｍａ ｉ １ Ｋｅ ｒ ｓ Ｉ ｇ ｔ ｅ ａ Ｃ ｌ ｒ； ｈ ｐ ｙ ｗｏ ｄ ： ｍａ ｅ Ｒｅｒ ｖ ｌ； ｏ ｏ Ｓ ａ ｅ ｉ
基于内容的图像检索技术研究的开题报告
基于内容的图像检索技术研究的开题报告一、研究背景及意义随着网络技术的迅猛发展，互联网上的图像数据呈爆炸式增长。
如何高效地对这些图像数据进行管理和检索是当前研究的热点问题之一。
传统的基于文本的图像检索方式存在局限性，对于一些没有明确描述文本信息的图像，这种检索方式显得比较无力。
因此，基于图像内容的检索技术逐渐被人们所重视。
基于内容的图像检索技术是指通过图像内容（如颜色、纹理、形状等特征）来实现对图像的检索。
该技术可应用于图像数据库、图像信息系统、多媒体检索等领域。
通过该技术，用户可以更加方便快捷地获取所需图像，大大提高了效率和准确度。
目前，基于内容的图像检索技术已经取得了很大的进展，但是仍存在一些挑战。
首先，图像内容表达方式仍有限，需要对多种表达方式进行综合，提高检索精度。
其次，大规模图像数据的搜索复杂度较高，如何实现高效的搜索算法需要进一步研究。
因此，本课题旨在通过对基于内容的图像检索技术进行深入研究，提高其检索精度和效率。
二、研究内容和方法本研究的主要内容包括以下几个方面：1、基于内容的图像检索技术综述：分析目前基于内容的图像检索技术的研究现状和发展趋势，总结其优缺点。
2、图像特征提取与描述：研究不同的特征提取和描述方法，包括颜色直方图、纹理特征、形状特征等，并探讨不同特征之间的关系。
3、相似度度量方法：分析相似性度量方法的优缺点，探讨不同度量方法在不同特征下的适用性和稳定性，提出一种基于多种相似度度量方法结合的综合度量方法。
4、基于内容的图像检索系统设计与实现：基于以上内容，设计并实现一个基于内容的图像检索系统。
本研究将主要采用文献综述和实验研究方法。
文献综述主要是通过查阅国内外相关的文献和实验资料，对基于内容的图像检索技术进行分析和总结；实验研究主要是通过实验验证，对不同方法的优劣进行评估，为检索系统的搭建提供理论与实践依据。
三、预期成果本研究的预期成果包括以下几个方面：1、基于内容的图像检索技术综述：对目前基于内容的图像检索技术的研究现状和发展趋势进行深入的分析和总结。
简述基于内容的图像检索技术
简述基于内容的图像检索技术基于内容的图像检索技术是一种利用图像的视觉特征，通过计算机技术进行图像匹配和相似度计算，从而实现高效的图像检索。
它可以帮助用户快速地查找到需要的图片，也可以为图像分析和计算机视觉领域的研究提供支持。
本文将详细介绍基于内容的图像检索技术。
一、图像特征提取图像特征提取是基于内容的图像检索技术的核心步骤，其目的是从图像中提取出代表其内容的特征。
常用的特征提取方法包括颜色特征、纹理特征、形状特征、边缘特征等。
其中，颜色特征是最为常用的特征之一，它可以通过统计图像中各像素的颜色分布来提取颜色特征。
二、相似度计算相似度计算是基于内容的图像检索技术的关键步骤，其目的是计算待查询图像和数据库中图像之间的相似度。
常用的相似度计算方法包括欧氏距离、余弦相似度、汉明距离等。
其中，余弦相似度是最为常用的相似度计算方法之一，它可以用于计算图像之间的相似度。
三、图像检索算法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法。
四、图像检索应用基于内容的图像检索技术在许多应用领域都得到了广泛的应用。
例如在电商领域，可以利用图像检索技术实现商品搜索和推荐；在娱乐领域，可以利用图像检索技术实现图像搜索引擎和相册管理；在医学领域，可以利用图像检索技术实现医学图像检索和诊断等。
五、图像检索的挑战基于内容的图像检索技术还面临着一些挑战。
其中最主要的挑战是图像的复杂性和多样性。
不同的图像可能存在着相同的特征，而相似的图像可能存在着不同的特征。
此外，图像的噪声、失真等因素也会影响图像检索的效果。
六、总结基于内容的图像检索技术是一种通过计算机技术实现高效的图像检索的方法。
基于内容的图像检索技术精选全文
颜色特征
欧几里德距离法 欧几里德距离通过特征向量差值的均方差反映了图 像之间的差异，用欧几里德距离公式计算图像x和y 的距离如下：D(X ,Y ) (xk yk )2 优点：是简便易行，有清晰的物理意义，即距离小， 匹配好，说明2个特征之间的相似度大
mn (t) 2m/2 (2m t n)
假设图像的轮廓函数为f(t)，它的小波变换系数为：
Cmn f (t) mn (t)dt
利用小波变换系数可以重建的公式，它如下所示：
m0
f (t)
cmn mn (t)
cmn mn (t)
mm0 1 n
m n
小波变换
假设尺度函数为，把它和小波变换重建公式相结合
傅立叶形状描述符
傅立叶形状描述符(Fourier Descriptor)的基本思 想是用物体边界形状特征函数的傅立叶变换来描述 形状。傅立叶变换通过把敏感的直接表示转换到频 域获得物体的一般特征，频域特征不容易被微小的 变化和噪声所影响。
傅立叶形状描述符
边界的离散傅立叶变换表达可以作为定量描述形状 边界的特征参数的基础。假设在平面上有一由个点 组成的数字化边界，其中的每个点可以用坐标来表 示。从任意一个起点开始，以逆时针方向沿着边界 移动，这样可以得到一系列坐标点。将平面与复平 面重合，其中实部轴与轴重合，虚部轴与轴重合， 这样边界上的每个点的坐标就可以用复数的形式来 表示，从而边界就可以表示成坐标组成的一个复数 序列。
图像检索技术的发展
图像检索技术的发展两个阶段：
✓ 基于文本的图像检索 70年代，研究者们在对图像进行文本标注的基 础上，对图像进行基于关键字的检索。
基于内容的图片检索研究的开题报告
基于内容的图片检索研究的开题报告
一、研究背景
随着互联网的快速发展，图片搜索已成为一种普遍的在线活动。
然而，当前的基于文本的图片搜索已经无法满足用户对图片搜索的需求，
因为文本作为一种语言表达方式，不足以完整、准确地描述一张图片的
特征和内容。
内容感知图像检索技术能够有效地解决这个问题，它通过
识别和提取图像中的视觉特征，实现基于内容的图片搜索和检索。
二、研究目的
本研究旨在探究基于内容的图片检索技术，通过相关算法的实现，
验证基于内容的图片检索技术在实际应用中的可行性和有效性，为图像
检索领域的研究提供新思路和新方法。
三、研究内容
（1）图像特征提取技术的研究与探讨
目前，常见的图像特征包括颜色、纹理和形状等，因此在本研究中，将重点研究并比较这几种特征提取技术的优缺点和适用范围，以确定基
于内容的图片检索技术的特征提取方法。
（2）图像相似性度量技术的应用和研究
为了实现基于内容的图片检索技术，需要构建图像的特征向量，并
通过相似性度量技术计算不同图像之间的相似性，判断其是否匹配。
因此，在本研究中将探讨和实现图像相似性度量技术的应用。
（3）基于内容的图片检索算法的设计与实现
通过对图像特征提取技术和相似性度量技术的研究，本研究将设计
并实现基于内容的图片检索算法，并对算法的实现效果和性能进行实验
和评估。
四、研究意义
本研究旨在探讨和实现基于内容的图片检索技术，是图像检索领域的重要研究方向。
研究结果将在实际应用中具有广泛的应用价值，能够满足用户对于图片搜索的需求，同时也能够为图像检索领域的研究提供新思路和新方法。
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基于内容的图像检索技术研究学号：10404400204 姓名：陈萍班级：数字媒体艺术1002班学院：包装与材料工程〔摘要〕基于内容的图像检索技术是对图像的物理内容为加工对象的检索技术之一,主要实现方式包括基于颜色、纹理、形状和语义等。
其中基于颜色的图像检索发展最为成熟，而基于语义的检索则尚处于探讨、研究阶段。
关键词：图像检索、内容、语义引言随着信息技术的普及与发展及应用，数字图像的数量正以惊人的速度增长。
如何将数字图像处理、计算机视觉技术与传统数据库技术相结合,建立基于对图像内容自动或半自动描述的新一代图像视频数据库成为现在亟待解决的课题。
基于内容的图像检索(CBIR)是解决这一问题的关键技术之一。
CBIR与传统的检索手段不同，它是利用图像的颜色、纹理、形状等基本特征进行检索,并把这些量化特征与图像存储在一起，它的特点是：直接从媒体内容中提取信息线索。
基于内容的检索是一种近似匹配；特征提取和索引建立常需要用人机交互的方法，学习人的主观相似度感受。
它主要使用的是基于相似度量的示例查询方法。
2 基于内容的图像检索技术基于内容的图像检索的前提是基于内容的描述。
图像内容既包括了颜色、纹理、形状等低层次视觉特征，又包括了对目标意义的复杂推理等的高层语义特征。
检索进行查询的层次基本可分为三层：（1 ）基于原始数据的查询。
这是最低层次的查找，每一幅图像为像素点的简单有序的集合体，查询时相似性的度量标准是点对点的比较，这个层次的比较是非常具体的，只有在使用相对精确匹配时才有用。
（2 ）基于特征的查询。
这是较高层次的查询，在基于特征的层次上描述图像。
图像特征包括原始属性：颜色、纹理、形状等，也包括脱离了原始性的抽象属性：灰度直方图，颜色直方图，空间频谱图。
不同的特征可以被分成不同的特征矢量组。
图像的区域划分基本上是根据特征矢量的不同特征，同一个区域内的特征矢量具有相同的属性。
在n维特征空间的查询，实质上就是目标特征矢量的相似性度量。
数据库内的图像文件的特征矢量集以及抽取方法，被事先抽取并保存，查询时，使用给出的模板，图像按照库内保存的方法抽取目标特征矢量。
（3 ）基于语义的查询。
这是最高层次的查询，可以看作是基于对象的查询。
查询图像中包括的具体的物体，发生的场景，图像所描述的感性色彩等都属于这个层次的查询。
目前实现图像检索的手段有很多，包括基于分数维的图像检索，基于多颜色空间的图像检索方法，基于内容的图像检索，基于区域的图像匹配算法的关键技术研究，基于颜色特征的图像检索方法等等。
而且基于图像处理技术的日趋成熟，检索的效果也越来越好，但仍未到图像语义的图像检索阶段。
2.1 基于颜色特征颜色是一种重要的，目前使用最广的视觉特征，同一类事物通常有着相似或相同的颜色特征。
因此可以利用颜色特征来区分不同物体, 也是绝大多数基于内容的图像和视频检索的多媒体数据库中使用的特征之一。
颜色往往和图像中所包含的物体或场景十分相关，颜色特征对图像本身的尺寸、方向、视角的依赖性较小，从而具有较高的鲁棒性。
基于颜色特征的检索主要采用的方法包括颜色直方图、颜色矩、颜色相关图等。
颜色直方图是在许多图像检索系统中被广泛采用的颜色特征，特别适于描述那些难以进行自动分割的图像。
2.2 基于形状特征形状是刻画物体的本质特征之一,在二维图像空间中,形状通常被认为是一条封闭的轮廓曲线所包围的区域,所以对形状的描述涉及到对轮廓边界的描述以及对这个边界所包围区域的描述。
目前的基于形状检索方法大多围绕着从形状的外轮廓特征和形状的区域特征建立图像索引，总的来说,形状表示法可以分为2 类：基于边界的和基于区域的。
前者仅使用形状外边界,而后者则用了整个形状的区域信息。
在基于形状的图像检索中有3个问题需要解决，首先，形状通常与图像中的特定目标对象有关, 因此形状比颜色和纹理的语义性更强，要获得目标的形状参数,先要进行图像分割,所以形状特性会受到图像分割效果的影响。
其次，描述目标的形状是一个非常复杂的问题,人对形状的感觉是视网膜感受和现实世界的知识相结合的结果。
事实上，目前还没有找到与人的主观感觉完全匹配的形状模型。
第三，从不同的视角获得的形状可能会有很大差别，为了准确进行形状匹配,需要解决平移、缩放、旋转中的不变性问题。
形状的表示方法有两类：基于边界的表示和基于区域的表示，这两种表示方法的典型代表分别是傅里叶描述子和不变矩。
傅里叶描述子的基本思想是用对图像进行傅里叶变换得到的边界作为形状描述，它的优点就是把二维问题简化为一维问题。
傅里叶变换的高频分量对应细节而低频分量对应总体形状，所以可以只用一些对应低频分量的傅里叶系数来近似描述边界形状。
比较了基于区域的方法、基于边界的方法和两种方法的综合使用，实验结果表明，两种方法综合使用效果更好。
2.3 基于纹理特征在许多类图像中，纹理是一种十分重要的特征。
通常人们将那些在图像局部区域内呈现不规则性，儿在整体上表现出某种规律性的特征称为纹理。
例如，大部分航空和卫星遥感图像医学显微图像以及石油地球物理勘探所得到的人工地震剖面图像等。
因此研究对纹理的描述、纹理图像的分割、分类等，不仅是图像处理领域的重要理论研究课题，同时也有着广泛的应用前景。
图像或物体的纹理特征反映了图像或物体本身的属性，常用粗糙性、方向性和对比度等来描述。
对纹理图像的描述常借助纹理的统计特性或结构特性进行，对基于空域的性质也常可转换到频域进行活动，所以常用的纹理描述方法是：统计法、频域法、结构法。
统计法从图像有关属性的统计分析出发；结构法则力图找出纹理基元，再从结构组成上探索纹理的组成规律。
一般来说，统计分析方法能够取得较好的效果，所以一直占据着主导地位。
早期的研究方法主要有马尔可夫随机场理论GMRF(Gaussian Markov random field)和吉布斯分布(Gibbs distribution)理论，这些方法主要考虑了一定范围内图像点的关系。
随着小波的出现及其在图像处理中的应用，基于多尺度多分辨率的算法逐渐成为主流。
Michael Unser采用如下算法：对纹理图像进行小波变换；计算各予频带内小波系数的平方和的均值作为特征向量；通过计算Bayes距离，碍出样本与各融知纹理的相似度，从而进行分类。
2.4 基于语义特征与基于低层物理特征查询不同，语义特征查询是基于文字的查询，查询图像中包括的具体的物体，发生的场景，图像所描述的感性色彩等都属于这个层次的查询。
图像语义具有模糊性、复杂性、抽象性，一般包括3个语义层次：特征语义、目标和空间关系语义。
高层语义特征语义就是图像的颜色、形状、纹理等低级视觉特征,与视觉感知直接相连；目标语义和空间关系语义需要识别和提取图像中的目标类别目标之间的空间位置等关系，涉及到模式识别和逻辑推理的相关技术。
一般而言,高层的图像语义往往建立在较低层次的语义获得的基础上,并且层次越高,语义越复杂，涉及的领域知识越多。
基于语义的图像检索一般指的是基于目标和高级语义的图像检索方法。
3 基于内容的图像检索的效果评价在基于内容的检索中, 由于检索算法比较多,需要对各种算法的检索结果进行评判,以比较其优劣从研究情况来看,对于系统的响应时间和吞吐率的评价论述的较少,对检索效果评价更多地放在对检索结果的正确与否,主要使用查找率评价检索效果。
4 总结综上所述，可以看出基于内容的图像检索仍然是一个开放性的研究课题，其研究将涉及认知科学、人工智能、模式识别、图像处理、信息检索等多个领域。
对于基于内容的图像检索中存在的重要问题，在图像处理和模式识别方面今后较长的时间内仍需要继续完善图像特征的提取、表达、相似性度量。
目前国际上MPEG标准化组织正在制定的MPEG - 7 标准, 其目标就是实现集高层语义特征和低层视觉特征的基于内容的多特征综合检索，今后研究的热点之一将是高层的基于语义内容的图像检索。
寻找快速智能的检索算法和如何设计用户的反馈方式并充分反馈信息也是今后一个重要的研究方向。
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