早期的CBIR中都是使用全局特征，因为全局特征不能很好的表达图像语义，后来又出现了基于区域的图像检索（RBIR），那现在RBIR的研究现状怎么样？和那些基于sift特征点的方法相比，使用分割进行图像检索是否可行？
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在这种环境下，有了图 像检索领域的第二次突破，即提出了基于区域的图像检索（Region-Based Image Retrieval, RBIR）。 RBIR 仍然没有跳出 CBIR 的框架，它只是在更小的粒度上进行图像的 检索。
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在这种环境下，有了图 像检索领域的第二次突破，即提出了基于区域的图像检索（Region-Based Image Retrieval, RBIR）。 RBIR 仍然没有跳出 CBIR 的框架，它只是在更小的粒度上进行图像的 检索。
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在上述研究的基础上,设计并实现了一个基于区域的图像检索系统(region-based image retrieval system,RBIR)。系统利用SQL Server建立特征数据库,存放图像的特征。
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In order to reduce adverse effect of image segmentation in RBIR, a new method based on partition of foreground and background is proposed.
为了降低RBIR中图像分割的影响，提出了一种基于前景和背景划分的区域图像检索方法。
However, as precise image segmentation is still immature, the performance of RBIR systems is subject to redundant and inaccurate segmentation.
由于准确的图像分割技术尚不成熟，区域图像检索性能容易受到冗余分割和错误分割的影响。
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