高效内容图像检索系统索引与理解方法研究

本文主要探讨了基于内容的图像检索系统（Content-Based Image Retrieval System, CBIR）中的索引构建技术。索引在CBIR中起着关键作用，它允许快速、准确地从大量高维图像数据库中查找具有特定视觉特征或内容的图像。文章标题"Indexing of Content-Based Image Retrieval System with Image Understanding Approach"表明作者李学龙、刘政楷和余能海关注于开发一种高效的语义图像分类算法，以优化高级特征的索引构建。 该研究提出了一种新颖的算法，它不仅关注图像的高级特征（如形状、颜色、纹理等），还结合了图像理解的概念，旨在提高检索性能和精度。实验结果显示，即使在包含7537张训练图像和5000张测试图像的大规模数据集中，该算法也表现出色，达到了88.92%的分类准确率。这一成就使得基于语义图像分类的图像理解成为可能，并为低级特征（如局部特征）的应用提供了初步的框架。 实验的基准是利用Corel数据库、照片以及知名人脸数据库构建的真实图像集合，这确保了实验结果的可靠性和实用性。关键词"Content-based image retrieval", "Image classification", "Image indexing"揭示了文章的核心内容，即研究集中在CBIR系统的三个方面：内容检索、图像分类以及索引设计。 本文不仅介绍了一个重要的理论进展，还展示了如何通过结合图像理解和高级特征来提升CBIR系统的索引效率和准确性。这对于推动图像检索技术在诸如图像搜索、图像推荐和智能监控等领域的发展具有重要意义。对于那些寻求改进现有CBIR系统性能或开发新型图像处理技术的研究者来说，这篇文章提供了有价值的参考。