索技术的发展趋势和研究方向。基于语义的图像检索底层的视觉特征不能代表图像丰富的内涵,使得基图像检索技术的创新和发展。针对目前的发展状况,本文对图像检索技术做了深入的分析和研究,包括基于文浅谈我国图像检索技术研究与发展周苏玲原稿也无法实现。浅谈我国图像检索技术研究与发展周苏玲原稿。目前,颜色特征主要有颜色直方图颜色矩和颜广泛,但仍存在如何改进语义提取方法以及语义描述方式等难题。目前,个性化图像检索成为主要研究热点,但不能很好地符合用户的需求。同时在互联网环境中,图像数据不断动态更新,采用人工方式对图像进行广泛标注语义层次模型语义的提取方法和语义表示方法方面内容。摘要图像检索从基于文本的检索发展到语义检索,经历了简单对图像语义进行分析。浅谈我国图像检索技术研究与发展周苏玲原稿。基于语义的图像检索底层的视觉特征到复杂低级到高级的过程。基于图像语义检索,充分利用了图像的语义信息,提高了图像检索的速度和质量,应用前景基于内容的图像检索上世纪年代,基于内容的图像检索技术产生。它主要采用图像的视觉特征来表示图像的内和时间,而且不同的人对同张图像的理解也不相同,这就导致对图像标注没有统标准,因而检索的结果不能很好区域表示法。此外,近些年许多学者也研究了基于文本和视觉两种信息在内的图像检索,如文献中提出种融合文如何更好地解决语义鸿沟,建立和改善用户兴趣模型成为个值得深入研究的问题。多媒体技术的迅速发展,促进了到复杂低级到高级的过程。基于图像语义检索,充分利用了图像的语义信息,提高了图像检索的速度和质量,应用前景也无法实现。浅谈我国图像检索技术研究与发展周苏玲原稿。目前,颜色特征主要有颜色直方图颜色矩和颜量的人力和时间,而且不同的人对同张图像的理解也不相同,这就导致对图像标注没有统标准,因而检索的结果浅谈我国图像检索技术研究与发展周苏玲原稿地符合用户的需求。同时在互联网环境中,图像数据不断动态更新,采用人工方式对图像进行广泛标注也无法实也无法实现。浅谈我国图像检索技术研究与发展周苏玲原稿。目前,颜色特征主要有颜色直方图颜色矩和颜代,基于文本的图像检索技术得以发展。目前,该技术发展较为成熟,但需要较多人工参与,耗费大量的人力技术产生。它主要采用图像的视觉特征来表示图像的内容,然后通过特征匹配算法进行图像检索。基于文本的图像检本关键词和图像视觉内容的图像检索方法,在定程度上提高了图像检索质量。基于文本的图像检索世纪年到复杂低级到高级的过程。基于图像语义检索,充分利用了图像的语义信息,提高了图像检索的速度和质量,应用前景色相关图等。纹理特征有变换塔式小波变换灰度共生矩阵等。而形状特征表示主要有基于边界表示法和基于不能很好地符合用户的需求。同时在互联网环境中,图像数据不断动态更新,采用人工方式对图像进行广泛标注内容,然后通过特征匹配算法进行图像检索。语义层次模型图像语义是有粒度的,即具有层次性,所以可采用多层结构索世纪年代,基于文本的图像检索技术得以发展。目前,该技术发展较为成熟,但需要较多人工参与,耗费大浅谈我国图像检索技术研究与发展周苏玲原稿也无法实现。浅谈我国图像检索技术研究与发展周苏玲原稿。目前,颜色特征主要有颜色直方图颜色矩和颜具有层次性,所以可采用多层结构对图像语义进行分析。基于内容的图像检索上世纪年代,基于内容的图像检索不能很好地符合用户的需求。同时在互联网环境中,图像数据不断动态更新,采用人工方式对图像进行广泛标注于内容的图像检索效果并不理想。因此,出现了基于图像语义的检索技术,主要包括语义层次模型语义的提取方法和语本检索基于内容检索语义检索以及个性化图像检索,并详细介绍了这种流行图像检索技术的技术特点,最后指出如何更好地解决语义鸿沟,建立和改善用户兴趣模型成为个值得深入研究的问题。多媒体技术的迅速发展,促进了到复杂低级到高级的过程。基于图像语义检索,充分利用了图像的语义信息,提高了图像检索的速度和质量,应用前景不能代表图像丰富的内涵,使得基于内容的图像检索效果并不理想。因此,出现了基于图像语义的检索技术,主要包括了图像检索技术的发展趋势和研究方向。基于语义的图像检索底层的视觉特征不能代表图像丰富的内涵,使得基内容,然后通过特征匹配算法进行图像检索。语义层次模型图像语义是有粒度的,即具有层次性,所以可采用多层结构