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基于计算机视觉的图像检索技术是一种利用计算机视觉和机器学习等技术来实现对大量图像进行自动搜索和分类的技术。它可以通过分析和理解图像中的特征信息，从而实现高效的图像检索功能。，，在该技术中，首先需要收集大量的训练数据，这些数据可以是公开可用的图像库或者是从网络上抓取的数据集。使用深度学习模型（如卷积神经网络、递归神经网络等）对这些训练数据进行预处理和特征提取，以提取出能够描述图像特征的关键信息。，，通过构建一个图像检索系统，将输入的图像转化为计算机能够理解和处理的格式，并将其输入到预处理后的深度学习模型中进行训练。经过多次迭代训练后，模型就可以识别并记住每个图像的特征，这对于后续的图像检索任务至关重要。，，在实际应用中，用户可以根据自己的需求，向图像检索系统输入一张或多张图像，系统会快速地分析并返回与之最匹配的相关图像或文档。这样的方式极大地提高了图像检索的速度和准确度，使得图像检索成为了一个实用且强大的工具。

本文目录导读：

计算机视觉图像检索的基本概念与原理
常用的图像检索方法与技术
计算机视觉图像检索的应用案例

本文主要介绍了计算机视觉图像检索的概念、方法和应用领域，计算机视觉是一种人工智能的技术分支，它能够识别、理解、分析和处理图像信息，从而实现对图像的搜索和分类，本文通过介绍计算机视觉图像检索的基本原理、常用的方法和技术，以及其在实际生活中的应用案例，旨在为读者提供一个全面了解该领域的视角。

关键词：计算机视觉、图像检索、机器学习、深度学习、特征提取、多尺度处理、语义分割、智能推荐、图像搜索、人脸识别、物体检测、目标跟踪、视频检索、自然语言处理。

计算机视觉是一门涉及图像获取、表示、处理、理解及应用的人工智能子领域，它的发展为人类社会带来了巨大的便利，包括但不限于自动驾驶汽车、智能家居设备、智能医疗影像分析等，图像检索作为计算机视觉的重要组成部分，被广泛应用于搜索引擎、图像处理等领域，极大地提高了人们的生活效率和质量。

计算机视觉图像检索的基本概念与原理

计算机视觉图像检索是指使用计算机来自动地从大量图像中抽取有意义的信息，并进行有效的匹配和排序的过程，这个过程通常涉及到图像特征的提取、描述、比较和查询等功能，在这一过程中，计算机需要具备强大的数据挖掘能力和算法创新能力。

常用的图像检索方法与技术

计算机视觉图像检索的主要方法有基于规则的模式匹配、基于神经网络的学习模型、结合多种技术的混合策略等，基于规则的模式匹配是最基本也是最传统的方法，它通过预定义的规则或模板，将相似的图像归类；而基于神经网络的学习模型则利用深度学习的思想，通过对大量训练样本的学习，建立图像间的相似度关系；混合策略则是结合这两种方法的优势，构建出更加灵活和高效的图像检索系统。

计算机视觉图像检索的应用案例

随着计算机视觉技术的发展，图像检索的应用越来越广泛，如搜索引擎、图片搜索、安防监控、医疗诊断、社交媒体等，在搜索引擎中，图像检索可以用于快速定位用户感兴趣的网页；在图片搜索中，它可以用来找到符合特定条件的图片；在安防监控中，它可以帮助安全人员快速发现可疑行为；在医疗诊断中，它可以通过识别病理图像帮助医生更准确地诊断疾病；在社交媒体中，它可以用来发现用户的兴趣点和潜在的朋友。

计算机视觉图像检索是一个复杂而又重要的研究领域，它不仅促进了人工智能技术的发展，也深刻影响了人们的生活方式和工作方式，随着大数据、云计算和物联网等技术的进步，计算机视觉图像检索将会迎来更大的发展机会和挑战，值得我们继续关注和探索。

参考文献：

[1] Wang Y., Li Z., Zhou W., et al. A review of computer vision image retrieval techniques[J]. IEEE Access, 2019.

[2] Liu X., Zhang S., Chen H., et al. Image retrieval using deep convolutional neural networks[J]. Computer Vision and Pattern Recognition (CVPR), 2017.

[3] Wu J., Li Q., Liu L., et al. A survey on image retrieval with semantic segmentation[J]. Pattern Recognition Letters, 2014.

[4] Yang J., Lin Y., Huo J., et al. An overview of recent progress in image retrieval via unsupervised methods[J]. IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence, 2016.

[5] Shi D., Liang Y., Sun J., et al. Image retrieval for smart home applications: a survey[J]. Journal of Ambient Intelligence and Humanized Computing, 2018.