著名图像音频检索系统简介
多媒体信息的检索名词解释
多媒体信息的检索名词解释随着信息技术的迅猛发展，多媒体信息的检索在当今社会中变得愈发重要。
多媒体信息是指以多种媒体形式表达的信息，包括文字、图像、音频、视频等。
它涵盖了各种不同类型的媒体资源，如图书、图片、音乐、电影等。
然而，由于多媒体信息的特殊性，它具有相对较高的复杂性和难度，因此需要合适的方法和工具进行检索。
一、多媒体信息检索多媒体信息检索（Multimedia Information Retrieval，简称MIR）是指通过计算机和相关的算法，从大量的多媒体数据中，按照用户的需求检索出相对应的信息的过程。
多媒体信息检索系统的目标是提供一种能够根据用户需求快速而精确地获取多媒体数据的方法和工具。
这样的系统可以帮助用户在海量的信息资源中快速找到他们所需的信息。
二、多媒体信息检索的特点多媒体信息检索相比传统的文本检索具有一些独特的特点。
1. 多样性：多媒体信息包含了各种不同类型的媒体，用户可以通过多种方式进行查询和检索。
例如，用户可以输入关键词、上传图片或音频等方式进行检索。
2. 复杂性：多媒体数据的内容和结构非常复杂。
图像、音频和视频等媒体资源无法像文本那样直接用关键字进行搜索。
因此，多媒体信息检索需要借助计算机视觉、音频处理、机器学习等领域的技术，对多媒体数据进行处理和分析。
3. 主观性：多媒体信息的理解和感知往往是主观的。
同样一张图片、一段音频或视频，在不同的人眼里可能有不同的解释和感受。
这增加了多媒体信息检索的难度。
4. 大规模：随着信息爆炸时代的到来，多媒体信息的数量越来越庞大。
有效地处理和管理这些大规模的多媒体数据成为了一个巨大的挑战。
三、多媒体信息检索的方法多媒体信息检索的方法主要包括内容分析、特征提取、索引建立、用户查询和相似度计算等步骤。
1. 内容分析：多媒体信息检索的第一步是对多媒体数据进行内容分析。
内容分析通过运用计算机视觉、音频处理和自然语言处理等技术，将多媒体数据转化为计算机能够理解和处理的形式，以便进一步的分析和检索。
跨媒体智能信息检索
• 光流法：用于计算视频帧之间的运动 信息 • 深度学习：用于视频特征的提取和分 类
机器学习技术在跨媒体检索中的应用
随机森林：通过机器学习技术提高跨媒体检索的准确性和稳定性
• 决策树：用于构建随机森林模型 • 集成学习：通过组合多个决策树提高检索效果
支持向量机（SVM）：通过机器学习技术实现跨媒体数据的高效检索
• 推荐系统将得到广泛应用，实现跨媒体信息的个性化推荐 • 智能问答将得到发展，提高跨媒体信息检索的智能化水平
跨媒体信息检索在新兴领域的应用
跨媒体信息检索将在虚拟现实、增强现实等新兴领域得到应用
• 三维模型检索将得到发展，实现跨媒体数据的高效检索 • 场景理解将得到突破，提高跨媒体信息检索的准确性
计算机视觉技术在跨媒体检索中的应用
图像识别：通过计算机视觉技术识别图像数据中的 物体、场景等信息，实现图像的跨媒体检索
• 卷积神经网络（CNN）：用于图像 特征的提取和分类 • 迁移学习：将预训练好的模型应用于 图像识别任务，提高识别准确率
视频分析：通过计算机视觉技术分析视 频数据中的动作、场景等信息，实现视
跨媒体信息检索的性能评估与优化
跨媒体信息检索需要持续优化检索算法，提高检索效果
• 算法改进需要不断进行，如模型优化、特征选择等 • 计算资源需要不断支持，如硬件设备、计算时间等
跨媒体信息检索需要有效评估检索效果，为技术优化提供依据
• 评估指标需要不断完善，如准确率、召回率、F1值等 • 评估方法需要不断研究，如离线评估、在线评估等
• 核函数：将跨媒体数据映射到高维空间，实现非线性分类 • 参数优化：通过调整参数提高检索效果
03
跨媒体智能信息检索的挑战
跨媒体数据源的多样性与复杂性
信息检索的种类
信息检索的种类信息检索是指使用计算机技术，通过输入关键词等方式，获取网络中的相关文本、数据和图像等信息的过程。
信息检索由于其重要性和广泛应用，已经发展出了多种检索分类。
本文将介绍信息检索的五种分类。
1. 文本检索文本检索是信息检索中最常见的形式。
这种检索是指用户输入关键词，然后计算机返回文本文件中包含这些关键词的所有文件。
文本检索可以通过基本类型、布尔运算符或者向量空间模型（VSM）等方法进行操作，其有利于搜索具有某些特定主题的文档，是最基本的信息检索。
2. 图像检索图像检索是指使用图像描述或样本图片查询相关图片的过程。
图像检索非常重要，因为纯文本检索无法满足人们对照片和其他图像的搜索需求。
图像检索可能涉及到基于颜色、文本、纹理、形状等方面的各种特征，并选择相应的图像来用于搜索。
3. 音频检索音频检索是指使用计算机技术检索音频文件，包括闻起来很棒的歌曲和其他类型的声音剪辑。
音频检索算法通常分为两种类型：基于内容的检索和基于元数据的检索。
此外，用户也可以从网络信息库中搜索他们想要的音频，比如在一些音乐网站上搜索本地或全球性的音频。
4. 视频检索视频检索是一种查询视频文件的方法，可以检索包含关键字的视频文件。
与图像检索类似，视频检索的算法通常需要基于视觉、颜色、文本、音频等多种特征进行，从而能够实现更准确的检索。
5. 数据库检索数据库检索是指通过结构化查询语言（SQL）搜索关系数据库中的记录。
这种检索可以是基于关键词、數值等方式搜索数据，也可以是基于特定的数据库软件检索；除此之外，还可以实现通过网络收集的信息库上进行搜索。
总之，信息检索是现代计算机和网络技术中的一个重要组成部分，随着信息存储和收集的不断增加，信息检索的重要性也在不断提高。
越来越多的互联网用户对信息检索进行了更为广泛的尝试，从而开拓了新的检索领域和方法。
爱思唯尔signal processing分区
爱思唯尔signal processing分区爱思唯尔signal processing分区是一个涉及信号处理领域的学术刊物集合。
在这个分区中，研究者们专注于探索和研究信号处理的各个方面，旨在提高信号处理算法和技术的效果和性能。
信号处理是一种广泛应用于多个学科领域的技术，包括通信、音频和视频处理、雷达和图像处理等。
拥有一个专门的分区，如爱思唯尔signal processing分区，有助于整合相关领域的学术研究成果，进而促进学术交流和产业应用的发展。
在爱思唯尔signal processing分区中，研究论文通常关注以下几个关键领域：1.信号处理算法和技术：这个领域主要关注开发新的信号处理算法和技术，以解决各种实际应用中的问题。
这些算法和技术可以用于信号增强、噪声抑制、压缩和解码等领域。
2.语音和音频处理：这个领域关注语音和音频信号的处理和分析。
研究方向包括语音识别、语音合成、音频编解码、音频增强和音频检索等。
3.图像和视频处理：这个领域致力于图像和视频信号的处理和分析。
研究方向包括图像压缩、图像恢复、图像分割、目标检测和跟踪等。
这些技术可以应用于医学图像、遥感图像和计算机视觉等领域。
4.数字信号处理系统：这个领域关注设计和实现数字信号处理系统的方法和技术。
研究方向包括DSP芯片设计、实时信号处理、并行处理和硬件加速等。
在爱思唯尔signal processing分区发表的论文在学术界具有一定的影响力，并且对相关领域的研究和应用有着重要的推动作用。
通过这个分区，研究者们可以及时了解最新的研究成果，并与其他领域的专家进行交流和合作。
这将有助于进一步推动信号处理领域的发展和创新。
音频检索方法的研究
・８ ・ ９
音频 检 索 方 法 的研 究
钟 宝 荣 ，吴 春 辉 （ 长江大学计算机科学学院， 湖北 荆州 ４４２） ３０３
杜 红 （ 长江大学电子 信息学院， 湖北 荆州 ４４２） ３０３
［ 要 ］ 音 频检 索 技 术 是 多 媒 体 检 索技 术 中的 一个 重 要 组 成 部 分 ，但 在 多媒 体 流 中基 于 内 容 的 音 频检 索 工 摘 作 做 得 很 少 。将 分 析 音 频信 号 的 特 征 ，通 过 对 基 于 内容 的 检 索 技 术 的 讨 论 ， 提 供 一 种 通 过 声 学 特 征 的 相
随着现 代 信息 技术 和存 储技 术 的快 速发 展 以及 ｗｗｗ 的迅 速 蔓 延 ，使 得 人 们 在 日常生 活 中 能更 加
频 繁地 、方 便地 接触 到 数字媒 体 ，多媒 体 数 据 也 已经 成 为 互 联 网信 息 高 速 公 路 上 所 传 送 数据 的 主要 部 分 。在 多媒 体 系统 中 ，语 音 和音 乐是 不 可少 的 。声 音是 人们 最 熟悉 最 习惯 的传 递信 息方 式 ，声音 媒 体是 除视觉媒 体 外最 重要 的媒体 ，它 占有 总 信息 量 的 ２ 左 右 ，其 中语 音 和 音 乐 又 是最 常见 的声音 媒 体 形 ｏ
似 性 来 检 索 音 频 文件 的 方 法 。 在 检 索过 程 中 ，把 不 同 的 音 频 文 件 组 合 成 音 频 文 件 库 ， 呆 用 模 糊 统 计 的 方
法 ，对 相 似 性 进 行 分 析 ， 达 到 对 不 同 内容 的 音 频 检 索 。 ［ 键 词 ］ 音 频 检 索 ；Ｃ Ｒ；模 糊 统 计 ； 音 频 ；相 似 性 关 Ｂ ［ 中图 分 类 号 ］ ＴＰ ９． ３１４ ［ 献标 识码］Ａ 文 ［ 章编 号］１７ 文 ３—１０ （０ ８ ２ ０ ９ ０ ６ ４ ９ ２ ０ ）０ 一Ｎ ８ — ３
信息检索ppt课件
06
信息检索的未来发展
语义网与信息检索
语义网技术的成熟发展为信息检索提供了新的机会和挑战。
语义网通过使用本体、词汇表和规则等，使信息具有明确的含义和上下文，从而提 高了信息检索的准确性和效率。
基于本体的信息检索利用语义网中的本体模型，能够实现更精确、更快速的信息检 索，为搜索引擎、问答系统和推荐系统等应用提供了新的解决方案。
个性化推荐
通过分析用户的购物历史和浏览行 为，电子商务平台可以运用信息检 索技术为用户提供个性化的商品推 荐。
信息检索在数字图书馆中的应用
文本检索
数字图书馆使用信息检索 技术，允许用户通过关键 词或主题词检索相关的图 书和文献资料。
图像检索
数字图书馆中的图像资源 丰富，信息检索技术可以 帮助用户根据图像内容进 行检索，提高查找效率。
跨语言信息检索与多媒体信息检索
随着全球化的加速和互联网的普及，跨 语言信息检索和多媒体信息检索成为研
究的热点问题。
跨语言信息检索主要解决不同语言间 的语义鸿沟问题，通过语言翻译、对齐 等技术，实现跨语言的信息检索和问答
。
多媒体信息检索主要针对图像、视频、 音频等多媒体数据进行信息检索和分析 ，通过使用图像识别、视频分析和音频 识别等技术，提高多媒体信息检索的准
确性和效率。
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文本处理技术
包括分词、词性标注、句法分 析、文本聚类等。
索引技术
包括倒排索引、B树索引、位 图索引等。
查询处理技术
包括查询扩展、查询优化、查 询执行等。
结果展示技术
包括排序算法、摘要生成、结 果反馈等。
基于内容的音频检索研究
音频特征抽取是指寻找原始音频信 号表达 形式 ，提取能
代表 原始 信 号 的数 据 。下 面 介 绍 几个 常见 的特 征 。
１音 调。音调与基音周期有关 ，是音频信 号的一个 重要 ． 参数 ，在 音频 处理中有重要 的作用 。比如对 于语音数据 ，音
【 摘 要 】文章介绍 了音频检 索系统的通用流程 ，并对其过程逐一进行阐述，最后利 用一个 简单的 系统对基 于内容的音频 检 索方法进行 了测试。
【 键 词 】基 于 内容 的检 索 ；音 频 检 索 系统 ；音 频 关
【 中图分类号】Ｔ ３ １ ２ Ｐ ９． ４
【 文献标识码 】Ａ
基于 内容的音频数据库检索 系统是一种 重要的多媒体信
息 处 理 技 术 。在 音 频 检 索 中 ，需 要 经 过特 征提 取 、音 频 分割 、
其平方根 。 ３ 短时平 均过零率 （ ｅｏ ｃ ｏ ｓ ｎ Ｒ ｔ ） ． Ｚ ｒ － ｒ ｓ ｉ ｇ ａ ｅ 。它是指在
一
音频识别分类和索 引检索这几个关键 步骤 。图 ｉ为基于听觉 内容的间频检索流程图 。
个短时帧 内，离散采样信 号值 由正到负和 由负到正变化的
次数，即两个相邻取样值有不 同符 号时，便出现 “ 过零 ”现
固
．
蔓 至 噩
象。单位时间过零的次数称 为 “ 过零率” 。这个量大概能够反 映信 号在短时帧 内里的平均频率 。短 时平均过零率 是区分音
频 信 号 有 声 或 无 声 的 重 要 标 志 之一 。 于音 频 信 号 流 ｘ中 第 ｍ 对
图 １ 基 于 听 觉 内容 的 音 频检 索流 程 【 收稿 日期 】２ １ — ２ １ ０ ０ １— ３
稀疏编码在信息检索中的应用案例分享
稀疏编码在信息检索中的应用案例分享随着信息时代的到来，我们面对的信息越来越庞大、复杂。
如何高效地检索和获取所需的信息成为了一个重要的问题。
稀疏编码作为一种有效的信息处理技术，被广泛地应用于信息检索领域。
在本文中，我们将分享一些稀疏编码在信息检索中的应用案例，展示其在解决实际问题中的优势和潜力。
一、图像检索中的稀疏编码图像检索是信息检索领域中的一个重要分支。
在传统的图像检索方法中，通常采用基于特征向量的匹配方法，如SIFT、HOG等。
然而，这些方法往往需要大量的存储空间和计算资源，且对图像的噪声和变形敏感。
稀疏编码通过将图像表示为一组稀疏的基向量的线性组合，有效地解决了这些问题。
以图像分类为例，我们可以通过稀疏编码将图像表示为一个稀疏向量。
然后，通过计算不同图像之间的稀疏向量的相似性，实现图像的分类和检索。
这种方法不仅能够提高图像检索的准确性，还能够降低存储和计算的成本。
例如，研究人员通过稀疏编码的方法，在大规模图像数据库中实现了高效的图像检索系统，为用户提供了快速、准确的图像搜索服务。
二、文本检索中的稀疏编码文本检索是信息检索领域中的另一个重要分支。
传统的文本检索方法通常基于词袋模型，将文本表示为一个向量，其中每个维度对应一个词汇。
然而，这种方法忽略了词汇之间的关联性，导致检索结果的准确性不高。
稀疏编码可以通过学习文本的隐含表示，捕捉到词汇之间的语义关系。
例如，可以将文本表示为一个稀疏向量，其中每个维度对应一个隐含主题。
然后，通过计算不同文本之间的稀疏向量的相似性，实现文本的分类和检索。
这种方法不仅能够提高文本检索的准确性，还能够提供更有意义的搜索结果。
例如，研究人员通过稀疏编码的方法，在大规模文本数据库中实现了高效的文本检索系统，为用户提供了个性化、精确的搜索服务。
三、音频检索中的稀疏编码音频检索是信息检索领域中的又一个重要分支。
传统的音频检索方法通常基于声音特征的匹配，如MFCC、Spectrogram等。
阿尔法智慧检索系统建设方案
知识图谱技术：构建更丰富的知识图谱，提升阿尔法智慧检索系统的知 识库和智能化水平。
单击添加标题
人工智能芯片技术：随着AI技术的不断发展，未来检索系统将更加依赖 于高性能的AI芯片，以实现更高效的信息处理和检索。
单击添加标题
云计算与大数据技术：阿尔法智慧检索系统将充分利用云计算和大数据 技术，实现更广泛的数据存储和处理，提高系统的可扩展性和可靠性。
阿尔法智慧检索
02
系统技术架构
系统架构设计
前端：负责用户交互，使用React 技术栈
数据库：使用Elasticsearch和 MongoDB，分别存储结构化和非 结构化数据
添加标题
添加标题
添加标题
添加标题
后端：负责数据处理和API接口， 使用Node.js和Express框架
检索引擎：使用Elasticsearch和 Solr，实现高效的全文检索功能
智能家居应用
智能家居：通过语音识别、图像识别等技术，实现智能家居设备的远程控制和自动化控制。
智能安防：利用人工智能技术，实现家庭安全监控、智能门锁等功能，提高家庭安全性和便 利性。
智能照明：通过智能灯泡、智能开关等设备，实现家庭照明的自动化控制和个性化定制。
智能环境：监测室内空气质量、温湿度等环境因素，通过智能设备进行调节和控制，提高居 住舒适度和健康性。
系统建设目标
实现智能化信息检 索和推荐
提高信息获取和处 理的效率
提升用户体验和满 意度
推动企业数字化转 型和升级
系统特点与优势
跨平台检索：可以在多个平台上进行信息检索 智能推荐：根据用户的历史搜索记录和行为，推荐相关的信息 实时更新：能够实时更新检索结果，保证信息的时效性 个性化设置：可以根据用户的需求和偏好进行个性化设置
2016年中国人民大学信息检索618考研真题及答案
2016年一、简答题1、简述图像检索技术随着多媒体技术的迅猛发展，网络传输速度的提高，以及新的有效的图像/视频压缩技术的不断出现，对海量多媒体信息的需求日渐增强，在这一背景下，基于内容的多媒体信息检索技术应运而生。
它作为一种先进的检索技术，广泛地应用于多媒体数据库、知识产权保护、数字图书馆、远程医疗、天气预报以及军事指挥系统等。
它与传统数据库技术相结合，可以方便地实现海量多媒体数据的存储和管理；与网络搜索引擎技术相结合，可以用来检索互联网中丰富的多媒体信息，具有广阔的发展前景。
基于内容的多媒体检索技术具有与传统文本检索不同的特征，实施的是一种相似性检索，摒弃了传统的精确匹配，采用近似匹配或局部匹配的方法和技术逐步求精，来获得查询和检索的结果。
根据所检索媒体对象的不同，基于内容的多媒体检索技术又可分为基于内容的图像检索技术、基于内容的视频检索技术和基于内容的音频检索技术等。
基于内容特征的图像检索技术CBIR（Content-based Image Retrieval）主要依据图像固有的特征来标引和检索。
所谓图像特征包括：图像的画面内容特征，如图像颜色分布、纹理结构等；图像描述对象特征，如人、物、景等；图像的相关信息，如作者、时间、地点及其他物理特征；图像的移动和组合特征等。
基于内容的图像检索技术通过分析图像的内容，建立特征索引，并存储在特征库中。
用户在检索查询时，可以从图像自身的特征将查询需求描述出来，就可以在大容量图像库中找到所需的图像。
基于内容的图像检索技术包括的关键技术有颜色特征提取、纹理特征提取、形状特征提取、相关反馈等等。
目前比较成功的应用基于内容的图像检索技术的系统有IBM公司的QBIC系统、MIT媒体实验室的Photobook系统、新加坡国立大学的CORE系统等。
基于内容的图像检索方式主要有3种：（1）选择颜色的比例、轮廓形状以及纹理图案的图样进行查询。
例如用户可以给出红、绿、蓝三种颜色的百分比，或从系统所提供的图例中选择某个作为检索图样。
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高级检索（advanced search）
高级检索（advanced search）
高级检索（advanced search）
高级检索（advanced search）
Virage
• 由 Virage 公司开发的基于内容的图像检索引
擎.同QBIC 系统一样，它也支持基于色彩、颜色 布局、纹理和结构等视觉特征的图像检索。Jerry 等人还进一步提出了图像管理的一个开放式框架， 将视觉特征分为通用特征（如颜色、纹理和形状） 和领域相关特征（如用于人脸识别和癌细胞检测 等）两类。
Vis色工具。 VisualSEEK的检索机制与 其他CBIR系统相似。高 效率的WEB图像信息检 索是它的特点。它采用了 先进的特征抽取技术；用 户界面强大、操作简单、 查询途径丰富；结果输出 画面生动，
支持用户直接下载信息。
有限公司 开发
(/fcgi-bin/db2www/qbicSearch.mac/qbic?selLang=English)
QBIC 系统提供了多种的查询方式，包 括：利用标准范图（系统自身提供）检索， 用户绘制简图或扫描输入图像进行检索， 选择色彩或结构查询方式，用户输入动态 影象片段和前景中运动的对象检索。
VisualSEEK
• 相对于其它的多媒体检索系统，VisualSEEK 的优 点在于：高效的 Web 图像信息检索，采用了先 进的特征抽取技术，用户界面强大，操作简单， 查询途径丰富，输出画面生动且支持用户直接下 载信息。而 WebSEEK 本身就是一个独立的万维 网可视化编程工具，已经对 650000 幅图像和 10000 个影象片段进行了编目，用户可以使用目 录浏览和特征检索方式进行图像检索。
RetrievalWare
由 Excalibur 科技有限公司开发的一种基于 内容的图像检索工具。
在比较新的版本中提供基于6种图像属性的检索， 分别是颜色、形状、纹理、颜色结构、亮度结构 和纵横比。颜色属性是对图像的颜色及其所占的 比率进行测定，但并不包括对颜色的结构或位置 的测定，这一项是由颜色结构属性控制的；形状 属性指图像中物体的轮廓或线条的相对方位、弯 曲度及对比度；纹理属性是指图像的平滑度或粗 糙度，一幅图的表面特性；亮度属性是指构成图 像的象素组合的亮度。这是一个非常有力的图像 检索工具。
QBIC
在用户输入图像、简图或影象片段时， QBIC 对输入的查询图像进行颜色、纹理、 形状等特征进行分析和抽取，然后根据用 户选择的查询方式分别进行不同的处理。 QBIC 中使用的颜色特征有色彩百分比、色 彩位置分布等；使用的纹理特征是根据 Tamura 提出的纹理表示的一种改进，即结 合了粗糙度、对比度和方向性的特性；使 用的形状特征有面积、圆形度、偏心度、 主轴偏向和一组代数矩不变量。
VisualSEEK
由哥伦比亚大学开发的,基于视觉特征的检索 工具, 是一种面向 WWW 的文本或图像搜索引擎。 它们的主要特点是采用了图像区域之间空间关系 和从压缩域中提取的视觉特征。系统所采用的视 觉特征是利用颜色集和基于小波变换的纹理特征。
VisualSEEK 同时支持基于视觉特征的查询和基 于空间关系的查询。 WebSEEK是其中功能强大 的特色工具。 WebSEEK 包括三个主要模块：图 像/视频采集模块，主题分类和索引模块，查找、 浏览和检索模块。
quick search
quick search
检索 结果
BROWSER
BROWSER
基于颜色特征的图像检索
基于颜色特征的图像检索
选取了 四种颜色
检索 结果
基于形状特征的图像检索
绘制 图形
检索 结果
高级检索（advanced search）
高级检索（advanced search）
图像检索系统、音频检索系统
著名图像检索系统简介
一、QBIC(Query By Image Content)图像检 索系统
二、Virage 三、RetrievalWare 四、Photobook 五、VisualSEEK 六、Piction
QBIC
IBM 公司 90年代开发制作的图像和动 态景象检索系统，是第一个基于内容的商 业化的图像检索系统。
Piction
小结
QBIC等系统是基于内容的图像检索系 统。
这种方式通过分析图像本身的内容，如色 彩、对象等图像内部元素来决定最终搜索 结果。在进行搜索时，系统会先进行采样， 然后与数据库中的文件相比较，最后将内 容相似的媒体文件返回并作为最终搜索页 面出现。
小结
对于搜索引擎，大条件，再根据计算 数据库中关键词出现的频率，决定搜索结 果排列顺序的文本搜索方式。在进行搜索 时，用户输入的文本，将作为关键字进行 提交，系统根据数据库的文件将关键字映 射为网站或网页地址，并以最终结果出现。
Photobook
美国麻省理工学院的多媒体实验室所开发的 用于图像查询和浏览的交互工具。它由三个子系 统组成，分别负责提取形状、纹理、面部特征。 因此，用户可以在这三个子系统中分别进行基于 形状、基于纹理和基于面部特征的图像检索。
在 Photobook 的最新版本 FourEyes 中， Picard 等人提出了把用户加入到图像注释和检索 过程中的思想。同时由于人的感知是主观的，他 们又提出了“模型集合”来结合人的因素。实验 结果表明，这种方法对于交互式图像注释来说非 常有效。
QBIC
QBIC 是少数几个考虑了高维特征索引 的系统之一。
QBIC除了上面的基于内容特性的检索， 还辅以文本查询手段。例如为旧金山现代 艺术博物馆的每幅作品给予标准描述信息： 作者、标题、日期，许多作品还有内容的 自然描述。
QBIC四大功能
• Quick search • Browse • QBIC search • Advanced search