从20世纪70年代开始,有关图像检索的研究就已开始,当时主要是基于文本的图像检索技术(Text-based Image Retrieval,简称TBIR),利用文本描述的方式描述图像的特征,如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。到90年代以后,出现了对图像的内容语义,如图像的颜色、纹理、布局等进行分析和检索的图像检索技术,即基于内容的图像检索(Content-based Image Retrieval,简称CBIR)技术。CBIR属于基于内容检索(Content-based Retrieval,简称CBR)的一种,CBR中还包括对动态视频、音频等其它形式多媒体信息的检索技术。
专知会员服务
54+阅读 · 2021年4月4日
「深度图像检索: 2012到2020」大综述论文,21页pdf
专知会员服务
41+阅读 · 2021年1月30日
深度学习图像检索(CBIR): 十年之大综述
专知会员服务
46+阅读 · 2020年12月5日
专知会员服务
49+阅读 · 2020年6月14日
基于深度学习的行人重识别研究进展,自动化学报
专知会员服务
38+阅读 · 2019年12月5日
Keras作者François Chollet推荐的开源图像搜索引擎项目Sis
专知会员服务
29+阅读 · 2019年10月17日
参考链接
微信扫码咨询专知VIP会员