1、内容基于图像检索：原理、技术与应用

内容基于图像检索：原理、技术与应用

1. 数字图像的爆炸式增长

在过去十年间，我们见证了每日拍摄、存储和分享的数字图像数量持续攀升。据相关研究保守估计，2017 年拍摄的数字照片数量超过 1 万亿张，其中约 85% 由手机拍摄。同年，全球以数字形式存储的照片近 5 万亿张，大量照片可通过网页、图片库（如 Flickr 和 Shutterstock）以及社交媒体（如 Facebook、Instagram 等）在互联网上获取。

但这些“图像数据库”大多未经过分类，也没有附带元数据和标签。若有这些信息，在数据库中搜索图像将变得简单快捷。

2. 内容基于图像检索（CBIR）的概念

假设我们想从数据库中检索包含狮子的图像，若没有标签，就只能依据图像内容进行搜索。我们以一张狮子图片作为查询图像，要求系统返回“相似”图像，这一过程即内容基于图像检索（CBIR）。鉴于我们周围图像数量庞大，开发快速的 CBIR 算法并合理组织数据库以实现高效搜索至关重要。

CBIR 算法需解决两个主要挑战：
- 如何通过低维描述符高效、高度压缩地表征图像内容（此阶段称为图像索引）。
- 如何快速搜索索引空间。

3. 图像检索的类型

3.1 基于文本的图像检索

基于文本的图像检索依赖于图像附带的文本描述、标签或元数据来进行搜索。用户输入关键词，系统根据文本信息匹配相关图像。这种方法简单直接，但存在局限性，如需要人工标注大量图像，且标注可能不准确或不完整，导致检索结果不准确。

3.2 基于内容的图像检索

基于内容的图像检索则是根据图像的视觉内容