基于内容的图像检索技术综述：发展趋势与挑战

基于内容的图象检索技术是一种针对日益增长的数字图像数据量，通过图像内容进行高效检索、管理和访问的关键技术。近年来，由于其在满足用户需求上的重要性，各国研究人员对此领域投入了大量精力。本文由上海交通大学的徐杰和施鹏飞撰写，对基于内容的图像检索进行了全面的概述。 文章首先回顾了该技术的起源和发展历程，强调了随着数字图像的普及，图像用户和管理者对其高效检索功能的需求日益迫切。CBIR（Content-based Image Retrieval）技术因其能够理解和解析图像的内在特征而受到广泛关注。 在技术细节上，文章重点介绍了特征提取是CBIR的核心环节，分为两类：底层特征和语义特征。底层特征通常涉及图像的颜色、纹理、形状和结构等物理属性，而语义特征则关注图像的内容和含义，如物体识别、场景理解等。相似性计算是另一个关键部分，它决定了检索结果的相关性和准确性，常见的方法有像素级匹配、局部特征匹配和全局特征描述符如SIFT或SURF等。 此外，相关反馈也是一个重要的概念，它指的是在用户交互过程中，系统根据用户的查询结果反馈，不断优化搜索策略，提高检索效率和精度。这种方法增强了系统的智能性和用户体验。 文章还区分了基于内容的图像检索与计算机视觉技术，虽然两者都关注图像的理解，但计算机视觉更侧重于理解图像背后的深层次含义，如三维重建、运动分析等，而CBIR更偏向于实际应用中的快速查找和匹配。 然而，文章也指出了当前CBIR技术面临的一些挑战，如多模态图像检索、大规模图像数据库的高效处理、跨模态内容关联等。未来的研究方向可能包括改进特征提取方法以提升精度，开发更为智能的交互界面，以及将深度学习和人工智能技术融入到CBIR系统中。 这篇综述提供了对基于内容的图像检索技术的全面理解，对于研究者和实践者来说，它是理解和推动该领域进一步发展的宝贵资源。关键词包括计算机信息系统管理、特征提取、相似性计算和相关反馈，涵盖了该技术的关键要素和前沿趋势。