图像检索网络上的图像检索方法 (图像检索实战)

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• 图像检索网络上的图像检索方法
• 图像检索基于文本的图像检索
• 数据标注有哪些方式？

图像检索网络上的图像检索方法

在图像检索网络中，图像检索方法的成功方式多种多样，重要可以分为以下几种:

从图像特色的角度看，这些方法大抵对应于三个档次：

图像检索基于文本的图像检索

图像检索技术的一种陈腐方法是基于文本的检索，它并不依赖于对图像视觉元素的间接剖析。

同样，这种方法经过识别图像的元数据启动索引，包含图像的称号、尺寸、紧缩格局、作者和创作年代等消息。

查问理论是基于关键词，用户可以输入关系形容来搜查图像，例如Getty AAT经常使用大概133,000个专业术语来形容艺术、历史、修建和文明对象，并经过30多个详细目录，从概念、物理个性、类型和标识号等多维度启动分类。

Gograph网站则将图像划分为灵活图像、照片、图标等八大一级类别，每个类别下又进一步细分了子类，便于查找和治理。

在数字化之前，档案治理员和图书治理员重要依赖于图像所在的页面主题、文件名、与图像严密关系的文本内容，以及图像链接地址等文本消息，启动图像的剖析和整顿。

经过对这些文本内容的剖析，可以推断出图像的特色和或许的主题，从而成功准确的检索。

裁减资料

从20世纪70年代开局，无关图像检索的钻研就已开局，过后重要是基于文本的图像检索技术（Text-based Image Retrieval，简称TBIR），应用文本形容的方式形容图像的特色，如绘画作品的作者、年代、流派、尺寸等。

到90年代以后，产生了对图像的内容语义，如图像的颜色、纹理、规划等启动剖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中还包含对灵活视频、音频等其它方式多媒体消息的检索技术。

数据标注有哪些方式？

数据标注的种类包含图像标注、语音标注、文本标注和3D点云标注等。

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