5、基于内容的图像检索技术综述

基于内容的图像检索技术综述

1. 图像特征相似度计算

计算视觉特征之间的相似度距离有多种方法，常见的基本度量包括：
- Minkowski 形式距离
- 二次形式距离
- 马氏距离
- Kullback - Leibler 散度

其中，Minkowski 形式距离和二次形式距离是图像检索中最常用的距离度量。

2. 视觉特征向量的高效索引

高效的视觉特征向量索引对图像检索很重要。建立索引方案通常按以下步骤进行：
1. 降维处理 ：常用的降维方法有主成分分析（PCA）、独立成分分析（ICA）、Karhunen - Loeve（KL）变换和神经网络方法等。降维的目的是减少视觉特征向量的维度。
2. 构建索引树 ：常见的树结构有 R - 树、R* - 树、四叉树、K - d - B 树等。

下面是索引构建流程的 mermaid 流程图：

graph LR
    A[开始] --> B[视觉特征向量]
    B --> C[降维处理]
    C --> D[构建索引树]
    D --> E[完成索引构建]

3. 图像检索系统与用户交互

图像检索系统高度依赖用户交互，主要体现在以下两个方面