...，是计算机视觉领域中关注大规模数字图像内容检索的研究分支。典型的CBIR系统，允许用户输入一张图片，以查找具有相同或相似内容的其他图片。而传统的图像检索是基于文本的，即通过图片的名称、文字信息和索引关系来实现查询功能。基于内容的图像检索（CBIR）是一个已经应用在很多方面的很有趣并且很有挑战性的问题，ArnoldW.M对2002年前发表的的200多篇关于CBIR的文章进行了总结归纳。
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...藻类是原生生物界一类真核生物,对人类的生产生活有重要贡献,但同时也是水华、赤潮等灾害的元凶,因此对藻类进行正确的分类,以趋利避害,有重要意义。基于内容的图像检索技术(CBIR)是一种利用图像视觉特征建立图像索引,并进行特征的相似性匹配,检索出相似图像的方法。
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CBIR-Content Based Image Retrieval 基于内容的图像检索
Content-based image retrieval CBIR 基于内容的图像检索技术
Color Feature Description in CBIR 基于内容图像检索中的颜色特征描述
Finally the direction of future development in CBIR has been discussed.
最后对图像检索技术的发展趋势进行了探讨。
The extraction of semantic region is significant for the computer vision and CBIR.
图像中语义区域的提取对于计算机视觉、CBIR等都具有重要的意义。
The last part proved effectiveness of CBIR system based on relevance feedback technology through an experiment.
第五部分通过对实验结果的分析和总结，证明引入相关反馈机制对CBIR系统性能的优化和改善。
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