35、流行的基于内容的图像检索（CBIR）系统介绍

流行的基于内容的图像检索（CBIR）系统介绍

在当今数字化时代，图像数据量呈爆炸式增长，如何高效地从海量图像中检索出所需的图像成为了一个重要的研究课题。基于内容的图像检索（CBIR）系统应运而生，它通过分析图像的视觉内容，如颜色、纹理、形状等特征，来实现图像的检索。本文将介绍几种流行的CBIR系统，包括它们的工作原理、特点和优势。

1. 图像检索基本流程

在深入了解各个CBIR系统之前，先来看一下图像检索的基本流程：
1. 图像选择 ：从图像集合中选择特定的图像。
2. 评估 ：对选择的图像进行评估。
3. 结果展示 ：将评估结果展示给用户。
4. 反馈与优化 ：如果用户对结果不满意，可以提供反馈，系统根据反馈进行优化，以获得更好的结果。

下面是这个流程的mermaid流程图：

graph LR
    A[图像选择] --> B[评估]
    B --> C[结果展示]
    C --> D{用户是否满意}
    D -- 是 --> E[结束]
    D -- 否 --> F[用户反馈]
    F --> A

2. 多媒体分析与检索系统（MARS）

MARS是一个将相关性反馈概念与检索过程相结合的图像检索系统。它主要解决了基于内容的图像检索系统中的两个主要问题：低层次特征与高层次概念之间的差距，以及