31、图像检索技术：现状、挑战与未来研究方向

图像检索技术：现状、挑战与未来研究方向

1. 三层前馈架构图像检索方法

在大型数据库中检索彩色图像时，有一种方法采用了三层前馈架构。该架构的每一层分别基于颜色、纹理和形状特征过滤无关图像，从而缩小搜索范围。

这种检索方式具有诸多优势：
- 减少语义鸿沟 ：通过逐层过滤，使得检索结果更接近用户期望，一定程度上减少了语义差距。
- 降低对精确分割技术的依赖 ：利用分割得到的形状特征在较少数量的图像中进行搜索，无需精确的分割技术。
- 无需融合和归一化技术 ：避免了为得出整体相似度得分而使用融合和归一化技术。
- 无需选择合适的权重 ：在计算最终相似度得分时，不需要选择合适的权重。
- 结合全局和区域特征 ：将全局特征和区域特征相结合，提高了检索的准确性。

实验结果显示，该方法对大多数查询图像都有出色的表现。它具有很大的潜力，用户可以通过明智地调整N、P和K的值来提高系统的精度。此外，该技术还能根据用户兴趣控制数据库的大小，减少数据库的多样性，并且检索时间不会随数据库中图像数量的增加而大幅增加，非常适合大型图像数据库。若采用更强大的特征集来表示图像，并改变各阶段的过滤顺序，系统性能还可进一步提升。

下面是该三层前馈架构图像检索方法的简单流程图：

graph LR
    A[输入查询图像] --> B[第一层：基于颜色特征过滤]
    B --&g