网络图像检索的关键行为研究
大数据时代的图像检索与排序算法研究
大数据时代的图像检索与排序算法研究在现代社会的数字化浪潮和信息技术的高速发展下，大数据和人工智能已经成为当今最为热门和前沿的话题之一。
在这样的背景下，图像检索与排序算法也开始逐渐引起人们的关注。
在大数据时代，图像数量的急剧增加与人类对高效、精准检索的需求之间的矛盾正逐渐显现。
在这种情况下，如何通过先进的算法和技术来实现高效、精准的图像检索和排序，成为了一个亟待解决的问题。
一、图像检索与排序算法的研究现状1、基于内容的图像检索技术（CBIR）基于内容的图像检索技术，又称为CBIR（Content-based image retrieval），是指通过对图像中的色彩、纹理、形状等图像特征进行提取和分析，在大型图像数据库中搜索和获取与查询图像相似的图像的过程。
其基本原理是：将图像转换成计算机能够理解的格式，通过对图像的特征提取、描述和匹配实现图像的检索和排序。
CBIR技术可以大大提高图像的检索效率，减少人工干预，具有广泛的应用前景。
2、深度学习在图像检索与排序中的应用深度学习是一种基于多层神经网络结构的机器学习算法，具有较强的表征学习和分类能力。
随着GPU计算能力和神经网络模型的不断发展，深度学习在图像识别、语音识别、自然语言处理等领域中取得了快速的进展。
在图像检索与排序领域中，深度学习技术也被广泛应用，例如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（RNN）等模型。
这些模型可以有效提取图像的高级特征，实现高精度的图像检索和排序。
二、图像检索与排序算法的关键问题及挑战1、图像特征提取在图像检索与排序中，如何从海量的图像中提取有效的特征是一个关键问题。
传统的图像特征提取方法主要基于色彩、纹理和形状等低级特征，这些特征对旋转、尺度和畸变等变化较为敏感，难以满足实际应用需求。
而深度学习技术可以自动学习高级特征，在图像的准确匹配和分类方面表现更为优异。
2、图像相似度度量在图像检索中，图像的相似度度量是一个核心问题。
深度学习在图像检索中的应用
深度学习在图像检索中的应用随着互联网普及和图像技术的不断进步，图像检索（Image Retrieval）技术已经成为了计算机视觉中的重要研究方向之一。
图像检索是指根据图像的内容特征，实现在大规模图像库中对目标图像的快速检索和匹配的技术。
而深度学习技术的迅速发展和突破，使得在图像检索领域中，其应用得到了广泛的关注和实践。
深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法。
在传统的机器学习中，我们需要设计和手动提取特征，而这种方法需要耗费大量的人力和物力，并且难以适应各种场景下的不同特征。
而深度学习则能够通过网络自动提取较高层次的特征，从而实现图像的分类、语音的识别等任务。
因此，深度学习在图像检索中的应用势必会使得图像检索更加高效、准确和自动化。
首先，深度学习在图像特征的提取方面取得了突破性的成就。
传统的图像检索主要依靠手动提取特征。
例如，一些较为流行的图像检索算法，如SIFT、SURF、ORB等都是利用传统的方法进行特征提取和匹配的。
而这种方法需要多次进行人工干预和操作，而且难以提取出更高层次的抽象特征。
而深度学习技术的出现，大大地提高了特征提取的效率和准确性。
深度学习在图像检索领域的应用主要是采用卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）进行特征提取。
在训练好的CNN模型中，高层次的特征通过多个卷积层和池化层逐渐提取出来，而这些特征更加符合人类对图像内容的理解。
因此，利用深度学习进行特征提取，能够极大地提高图像检索的效率和准确性。
其次，深度学习在图像语义理解方面也有着重要的作用。
在图像检索的任务中，我们不能简单地将两张图像进行像素级别的比较，而需要更加注重图像的含义和语义理解。
深度学习可通过训练将不同种类的图像的特征进行提取，从而能够实现图像之间的语义关联。
例如，在图像检索中的场景描述搜索任务中，利用深度学习技术可以将图像中的目标物体和场景特征提取出来，随后将这些特征与自然语言中的关键字进行匹配，从而能够实现图像与自然语言的联合检索。
基于卷积神经网络的图像检索算法研究
基于卷积神经网络的图像检索算法研究一、引言随着图像数据不断增加，如何高效地管理和检索这些海量的图像数据成为了一个重要的研究方向。
卷积神经网络(Convolutional Neural Network，CNN)作为一个强大的图像识别工具，已经广泛应用于图像处理领域。
因此，基于卷积神经网络的图像检索算法也成为当前研究的热点之一。
二、相关工作基于卷积神经网络的图像检索算法已经有着广泛的研究和应用。
在这些算法中，通常采用的是将图像的特征进行编码，然后根据编码后的特征进行相似度计算。
下面列举几个较为典型的方法：1. Siamese NetworkSiamese Network双塔网络是一种经典的图像对比较方法。
它用两个相同的卷积神经网络分别提取两张图像的特征，然后将这两个特征向量进行拼接，最后采用欧几里得距离或余弦相似度等作为相似性度量，判断两张图像之间的相似度。
2. Triplet NetworkTriplet Network三塔网络基于Siamese Network的思想，增加了一个负样本，其中正样本和负样本与查询样本的距离之间的差距要大于一定的阈值，从而能够区分图像的相似性。
3. Deep learning to HashDeep learning to Hash是基于深度学习的哈希技术。
它将卷积神经网络用于特征提取，然后通过哈希函数将特征编码成二进制码。
这种哈希编码有着较高的检索效率。
三、研究重点基于卷积神经网络的图像检索算法，其本质上是图像相似度匹配。
因此，关键在于如何选择合适的相似度度量方法。
1. 欧几里得距离欧几里得距离是一种常见的相似度度量方法，在图像检索中也被广泛应用。
其公式如下：$d(x,y)=\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(x_i-y_i)^2}$其中，x和y表示图像的特征向量，n表示特征向量的维度。
2. 余弦相似度余弦相似度是一种基于向量夹角的相似度度量方法。
其公式如下：$similarity=\cos(\theta)=\frac{\sum_{i=1}^{n}(x_iy_i)}{\sqrt{\sum _{i=1}^{n}(x_i)^2}\sqrt{\sum_{i=1}^{n}(y_i)^2}}$其中，x和y表示图像的特征向量，n表示特征向量的维度。
搜索引擎技术在图像检索中的应用研究
搜索引擎技术在图像检索中的应用研究摘要：搜索引擎是在网络上进行信息检索的重要工具，本文从传统文本信息检索着手，阐述了搜索引擎技术在图像检索中的应用，重点描述了图像检索过程中，搜索引擎相关算法的应用，描述了图像重排序的概念和相关方法。
关键词：搜索引擎；图像检索；图像重排序中图分类号：tp391.41 文献标识码：a 文章编号：1007-9599 （2013） 04-0000-021 引言计算机技术的发展进步，网络的普及，让人们的生活发生了巨大的变化。
通过网络获取自己所需要的信息已经成为了人们生活中不可或缺的途径。
那么，你该如何在网络上获取信息呢？一个肯定的回答是：“搜”。
不错，搜搜，就可以有很好地建议或找到满意的答案。
而这个为我们提供服务的工具，就不能不提搜索引擎的功能了。
搜索引擎技术的发展，让人们能够在网络上获得有用的信息，尤其是传统的文本搜索系统的成功应用，让人们在信息检索时可以快速获得信息。
而图像的检索最初沿用的也是文本的检索方式。
因为这种方式的优点是技术简单，成本低。
但一般的图像，它的内容是非常丰富的，单纯的文本信息则无法表达它，导致丢失了大量重要的信息，因此，给予内容的图像检索方法应运而生。
它通过对图像视觉特征的分析来进行数据库样本相似匹配，从而查找相似的图像。
其内容检索流程如下：（1）用户输入查询需求；（2）计算特征并计算相似性匹配；（3）输出检索结果；（4）判断结果满意吗？（5）是，结束，否则转1，重复处理，直到满意结束。
通过上面的检索流程，不难看出，在信息检索时，只考虑了图像的内容，而没有考虑图像的文本信息。
而人们在检索信息时，往往有这方面的隐含需求，那就是，想要的检索内容最好是出现在检索结果的最前面，这是我们最想考虑的。
因此，在图像检索时，将文本信息考虑进来进行图像检索则会产生更好地检索排序效果。
图像的检索重排序也就引起了更多研究人员的重视。
2 图像检索重排序方法的研究经过上面的论述，我们知道，在图像检索时，图像检索后的重排序问题，是我们研究一个要点。
基于知识图谱的图像检索技术研究
基于知识图谱的图像检索技术研究随着人工智能技术的不断发展，图像识别和检索技术也在不断更新和改进。
近年来，基于知识图谱的图像检索技术逐渐成为研究热点，取得了令人瞩目的成果。
一、知识图谱介绍知识图谱是一种语义网络，结合了本体、实体、属性、关系等要素，可以描述现实世界中的实体及其属性与关系。
简单来说，知识图谱就是将各种信息进行有机结合并形成一张庞大的网络。
这种网络可以用于包括图像检索在内的各种领域。
二、基于知识图谱的图像检索技术原理基于知识图谱的图像检索技术，主要是将图像中的特征进行提取，并将这些特征映射到知识图谱中。
这样就可以实现图像与知识图谱中实体之间的对应关系。
然后，通过对知识图谱进行查询和分析，就可以实现对图像的检索和识别。
三、基于知识图谱的图像检索技术应用基于知识图谱的图像检索技术可以广泛应用于各个领域。
例如，在医疗领域，可以利用知识图谱中的医学实体和属性对医学图像进行识别和检索；在智能家居领域，可以将各种家居物品和场景形成知识图谱，从而实现家居图像的自动识别和智能控制。
四、基于知识图谱的图像检索技术优势相比传统的图像检索技术，基于知识图谱的图像检索技术有以下优势：1. 语义更加准确知识图谱中的实体和属性都有明确的语义含义。
因此，通过将图像映射到知识图谱中，就可以实现对图像语义的更加准确的描述和识别。
2. 检索效率更高传统的图像检索技术往往需要进行全局匹配，效率比较低。
而基于知识图谱的图像检索技术，可以在知识图谱中进行局部匹配，从而提高检索效率。
3. 数据组织更加便捷知识图谱可以将各种信息进行有机结合，并形成一张庞大的网络。
这种网络可以非常便捷地管理和组织大量的数据和信息。
五、总结基于知识图谱的图像检索技术，可以实现对图像的更加准确的识别和检索，可以应用于医疗、智能家居、安防等领域，具有很高的发展前景和市场潜力。
随着人工智能技术的不断发展，相信基于知识图谱的图像检索技术也将不断完善和提升其应用效果。
基于人工智能的图像搜索和检索技术研究
基于人工智能的图像搜索和检索技术研究近年来，随着互联网的不断发展，图片数量呈现爆炸式增长，图像搜索和检索技术也日趋成熟。
而在这个过程中，人工智能技术的应用越来越成为一个热门研究领域，基于人工智能的图像搜索和检索技术也越发受到关注。
简单来讲，图像搜索和检索技术是利用计算机对图像进行处理，将图像的特征进行提取、分类和匹配，从而实现对图像的准确获取和搜索。
而基于人工智能的技术则是通过计算机模拟人类的思维方式和认知过程，对图像进行深度学习和分析。
在图像搜索和检索技术中，一般需要通过一定的方式来提取图像的特征，以便于对其进行分类和匹配。
目前基于人工智能技术的图像检索方式主要有两种：基于深度学习的图像检索和基于自然语言的图像检索。
基于深度学习的图像检索主要是通过卷积神经网络模型，对图像进行特征的提取和分类。
通过将图像转换为数字信号的方式，构建卷积神经网络模型，对图像进行训练和优化，最终得到一个高效且准确的图像检索分类器。
利用深度学习的方式，图像检索的准确性可以有效的提高，同时还可以基于用户的历史行为和搜索记录，对用户的搜索意图进行更加深入的分析。
而基于自然语言的图像检索则是利用自然语言处理技术，将用户的自然语言搜索请求转化成计算机可理解的语言，并实现与图像的匹配。
在这一技术中，主要需要解决的关键问题就是如何解析、识别用户的自然语言请求，并将其转化为计算机可理解的指令。
无论是基于深度学习还是基于自然语言的图像检索技术，都是基于对图像和语言的深度学习和理解，实现了人工智能与图像检索技术的融合，为图像检索和搜索提供了更加高效和准确的方式。
而在实际应用中，基于人工智能的图像搜索技术还有很多值得探讨和深入研究的问题。
比如在图像识别和分类方面，如何更加准确、快速地对图像进行分类和匹配，针对不同的应用场景和需求，如何提高图像检索的准确性和效率。
同时，在基于深度学习的图像检索中，如何对不同尺寸、不同角度、不同环境下的图像进行准确的识别和分类也是一个重要问题。
图像检索（imageretrieval）-13-Smooth-AP：Smoothingth。。。
图像检索（imageretrieval）-13-Smooth-AP：Smoothingth。
Smooth-AP: Smoothing the Path Towards Large-Scale Image RetrievalAbstract优化⼀个基于排名的度量，⽐如Average Precision(AP)，是出了名的具有挑战性，因为它是不可微的，因此不能直接使⽤梯度下降⽅法进⾏优化。
为此，我们引⼊了⼀个优化AP平滑近似的⽬标，称为Smooth-AP。
Smooth-AP是⼀个即插即⽤的⽬标函数，允许对深度⽹络进⾏端到端训练，实现简单⽽优雅。
我们还分析了为什么直接优化基于AP度量的排名⽐其他深度度量学习损失更有好处。
我们将Smooth-AP应⽤于标准检索基准:Stanford Online products和VehicleID，也评估更⼤规模的数据集:INaturalist⽤于细粒度类别检索，VGGFace2和IJB-C⽤于⼈脸检索。
在所有情况下，我们都改善了最先进的技术的性能，特别是对于更⼤规模的数据集，从⽽证明了Smooth-AP在真实场景中的有效性和可扩展性。
1 Introduction本⽂的⽬标是提⾼“实例查询”的性能，其任务是:给定⼀个查询图像，根据实例与查询的相关性对检索集中的所有实例进⾏排序。
例如，假设你有⼀张朋友或家⼈的照⽚，想要在你的⼤型智能⼿机图⽚集合中搜索那个⼈的所有图⽚;或者在照⽚授权⽹站上，您希望从⼀张照⽚开始查找特定建筑或对象的所有照⽚。
在这些⽤例中，⾼recall是⾮常重要的，不同于“Google Lens”应⽤程序从图像中识别⼀个物体，其中只有⼀个“hit”(匹配)就⾜够了。
检索质量的基准度量是Average Precision(AP)(或其⼴义变体，Normalized Discounted Cumulative Gain，其中包括⾮⼆进制相关性判断)。
随着深度神经⽹络的兴起，端到端训练已经成为解决特定视觉任务的实际选择。
近10年我国网络图像检索研究论文定量分新与研究
限 ， 图像检索 ｏ 图像信息检索 ｏ 图片检索 ｏ 图片信息检索 ）ｎ（ 以（ ｒ ｒ ｒ ａｄ 网 络） 为关键词对 中国期 刊网全文数据库进行检 索 ¨， ］ 共检 出、 ０ 研究 ５ 篇 ７
网络图像检索 的文章 ， 去重后得到有效文章 ５ １ 。通过文献计量学 的 ２篇 方法对这 ５ １ ２ 篇文章进行时间分布 、 空间分布 、 主题分布 、 著者分布统计
２０ ０６年 第 １ 卷 ６
第 ２ 期 １
收稿 日期 ：０６ ０ — ２ ２ ０ － ５ １
近 １ 年我国网络图像检索研究 Ｏ 论文定量分新与研究
朱梅芳
（ 华南师范大学经 济与管理学院 ， 广东广州 ， １０ ６ ５０ ０ ） 摘 要 ： 中国期刊全文数据库》 以《 为统计工具 ， 用文献计量 学方 法对 １９ － ２ ０ 采 ９ ６ ０ ５年
维普资讯
科技情报开发 与经济
文章编号：０ ５ ６ ３ （０ ６ ２ — ２ ３ ０ １０ － ０ ３ ２ ０ ） １０ ０ — ４
Ｓ ＩＴ Ｃ Ｆ Ｒ Ａ ＩＮＤ Ｖ Ｌ Ｐ Ｅ Ｔ＆Ｅ Ｏ Ｏ Ｙ Ｃ—Ｅ ＨＩ Ｏ Ｍ ＴＯ Ｅ Ｅ Ｏ Ｍ Ｎ Ｎ ＣＮ Ｍ
应运而生 。 图像检索是一种近似检索 ， 它根据不 同的图像索引对现有 的各种 图
１ 论 文 的时 间分 布
１９－２０ 年网络 图像检索文献量 分布见表 １ ９６－０５ － 。
表 １ 网络 图像检索研究论文分布
年份 １９ ９ ７１ ９ ９ ９２ｏ Ｏ １ ｏ２２ ｏ Ｏ ４２ ０ ９ ６１ ９ ９ ８１ ９ ０ｏ２ Ｏ ｏ ０ ３２ ｏ ｏ ５ 合计 ２ 论文量／ 篇 ２ １ ４ １ １ ４ ９ ９ １ １ １２ ２ ４ ７ ６ ４ ０ ５ ０ ５ １ ７ ２ ３ ８ １ ８ ６ ４ ９ ２ ５ １ １ ８ ４ ７ ２８ １ ５ １ ２
基于图片特征的图像检索与识别技术研究
基于图片特征的图像检索与识别技术研究图像检索与识别技术是计算机视觉领域的重要研究方向，以图像特征为基础的方法在这一领域发挥着重要作用。
本文将探讨基于图片特征的图像检索与识别技术的研究现状和发展趋势。
在图像检索与识别任务中，图片特征的提取是关键一步。
传统的图片特征提取方法主要包括颜色特征、纹理特征和形状特征等。
其中，颜色特征通常使用颜色直方图或颜色矩来表示图像的颜色分布情况；纹理特征则通过提取图像的纹理信息，如灰度共生矩阵等；形状特征则关注图像的轮廓和边缘信息。
这些传统的特征提取方法虽然在某些场景下表现良好，但在处理复杂图像和大规模数据集时存在一定的限制。
随着深度学习的发展，基于卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）的图像特征提取方法逐渐成为主流。
CNN可以自动学习图像的高级特征表示，克服了传统方法在复杂场景下的局限性。
通过在大规模数据集上进行训练，CNN可以提取出能够表达图像语义信息的特征向量，为后续的检索与识别任务提供更有效的特征表示。
在图像检索任务中，基于图片特征的方法通常将目标图片和数据库中的图片进行比对，计算它们之间的相似度分数，找到与目标图片最相似的图片。
这种方法的关键是如何定义图像的相似度度量。
常用的度量方法包括欧式距离、余弦相似度和相关性等。
此外，还可以结合多种特征并利用机器学习算法进行特征融合，提高图像检索的准确度。
在图像识别任务中，基于图片特征的方法通常将输入的图片与预先训练好的模型进行比对，识别出图片中的物体或场景。
常见的图像识别任务包括物体识别、人脸识别和场景分类等。
利用深度学习方法，如卷积神经网络（CNN）和循环神经网络（Recurrent Neural Network，RNN），可以有效提取图片特征并进行分类识别。
这些方法在各类国际图像识别比赛中都取得了显著的成绩。
除了上述方法，还有一些基于图片特征的图像检索与识别技术的研究方向值得关注。
基于语义分类的图像检索技术研究
基于语义分类的图像检索技术研究随着互联网技术的不断发展，越来越多的数据被上传至网络上，其中包括海量的图片资源。
如何快速、准确地检索到需要的图片成为了一个重要的问题。
传统的图像检索方法多基于关键字搜索，但是这种方法存在着无法准确表达用户需求的问题。
因此，基于语义分类的图像检索技术被提出来，并逐渐得到了广泛的应用。
一、什么是基于语义分类的图像检索技术基于语义分类的图像检索技术是指将图片分为多个语义类别，并在用户输入查询时，通过与语义类别匹配，找到最符合用户需求的图片。
这种技术需要在图片库中建立起完善的语义分类体系，并给每个图片打上相应的语义标签。
当用户输入查询时，系统会按照用户输入的语义进行匹配，并返回相关的图片。
二、基于语义分类的图像检索技术的研究现状随着深度学习技术的飞速发展，基于语义分类的图像检索技术也出现了许多新的进展。
目前研究比较深入的方法主要有以下几种:1.基于卷积神经网络的语义分类卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）是一种深度学习模型，其卓越的性能使其在图像分类、目标检测等领域得到广泛应用。
在基于语义分类的图像检索技术中，可以通过训练卷积神经网络来识别不同的语义特征，并将图片分为对应的语义类别。
2.基于生成对抗网络的语义分类生成对抗网络（Generative Adversarial Networks，GAN）是另一种比较常见的深度学习模型，其主要目的是通过训练两个模型（生成模型和判别模型）来实现样本生成或分类。
在基于语义分类的图像检索技术中，可以通过训练生成模型来生成对应的语义图片，并利用判别模型将其分为相应的类别。
三、基于语义分类的图像检索技术的应用基于语义分类的图像检索技术的应用非常广泛。
其中最为常见的应用包括:1.商品搜索在电商平台上，用户可以通过输入商品的语义特征来搜索相应的商品。
比如，用户可以输入“红色连衣裙”来搜索相关商品。
2.自然语言翻译在自然语言翻译中，可以通过将输入的句子转换成对应的语义特征，并在图片库中搜索相应的图片。
基于机器学习的图像分类与检索研究
基于机器学习的图像分类与检索研究随着计算机技术的不断发展，机器学习已经成为人工智能领域的一个非常有前途和重要的分支。
其中，基于机器学习的图像分类与检索技术在图像识别、图像搜索、医学图像分析等方面有着非常广泛的应用。
本文将以图像分类和图像检索为主要研究内容，介绍机器学习在这两个领域的应用与发展。
一、图像分类图像分类是将一幅图像归为所属的类别中的一种，是计算机视觉中的一个核心问题。
传统的图像分类方法非常依赖于特征工程，必须根据不同的应用场景人工设计各种不同的特征，然后再使用机器学习算法进行训练和分类。
而基于机器学习的图像分类方法则是通过训练一个分类器，能够从大量的图像数据中自动学习到每个类别的特征，并在未知的图像中进行分类。
1.1 卷积神经网络（CNN）目前最流行的基于机器学习的图像分类方法是卷积神经网络（CNN）。
CNN的最初设计目的是解决语音识别中的特征提取问题，但是随着技术的发展，它已经成为计算机视觉中的重要工具。
CNN在处理图像时，能够自动学习到不同的特征，从较低层次的纹理、边缘等特征，到更高层次的形状、角点等更加抽象的特征。
整个网络会将这些特征组合起来，得到每个类别的最终表征，根据表征来对图像进行分类。
目前，CNN已经成为图像分类领域的主流方法，取得了一系列优秀的成果。
例如在ImageNet大规模视觉识别比赛中，一些CNN网络的分类准确率可以超过人眼。
1.2 迁移学习然而，CNN网络需要大量数据才能有效地训练出良好的模型，在一些小数据的情况下，需要使用迁移学习来解决问题。
迁移学习是指将已经训练好的模型应用于新的任务中，只需要在原有模型的基础上微调参数就可以得到一个新的模型。
在图像分类中，将已经在大规模图像数据集上预训练好的CNN模型应用于小数据集时，往往可以得到较好的效果，这种方法成为迁移学习。
目前，迁移学习已经成为图像分类研究领域的重要组成部分，成为应对小数据集的方式之一。
二、图像检索图像检索是指在大规模的图像数据库中找到与给定查询图像相似的图像的过程。
基于深度学习的图像检索算法研究
基于深度学习的图像检索算法研究第一章：绪论
图像检索是计算机视觉领域的重要研究方向之一，其目标是在庞大的图像集合中，根据用户需要高效地检索相关图片。
基于深度学习的图像检索算法应运而生，相比传统的图像检索算法，其具有更好的性能和可扩展性。
本文将对基于深度学习的图像检索算法进行研究和分析。
第二章：传统的图像检索算法
2.1 基于颜色直方图的图像检索算法
2.2 基于SIFT的图像检索算法
2.3 基于BoW模型的图像检索算法
2.4 基于深度学习的图像检索算法的优势和不足
第三章：基于深度学习的图像检索算法
3.1 深度学习算法概述
3.2 模型训练
3.2.1 数据准备
3.2.2 卷积神经网络的基本结构
3.2.3 训练过程
3.3 特征提取和相似度匹配
3.3.1 特征提取
3.3.2 相似度匹配
3.3.3 相似度度量
3.4 实验结果和性能分析
3.4.1 实验数据集
3.4.2 实验结果
3.4.3 性能分析
第四章：本文提出的基于深度学习的图像检索算法4.1 算法框架
4.2 数据准备
4.3 模型训练
4.4 特征提取和相似度匹配
4.5 实验结果和性能分析
第五章：总结与展望
本文介绍了基于深度学习的图像检索算法的研究现状和发展趋势，并通过实验对其性能进行了评估和比较。
基于深度学习的图像检索算法相比传统算法具有更好的性能和可扩展性，但面临着实现复杂和对数据量的要求高的问题。
未来的研究方向可以从优化算法的效率、改进模型的准确性、扩展数据集的规模等方面进行探索，以便更好地应用于实际应用中。
图像搜索引擎案例评价及检索模式研究
东北师范大学硕士学位论文图像搜索引擎案例评价及检索模式研姓名：梁海燕申请学位级别：硕士专业：图书馆学指导教师：李瑞勤20050501第二章、典型图像搜索引擎研究一、图像库搜索引擎前面在图像搜索引擎分类中提到了图像库搜索引擎，它不同于以前的图像检索系统，它建立在网络基础上，它的用户群比一般的图像检索系统更加广泛，它综合了网络技术与图像检索系统的技术。
（一）ＷＥＢＳＥＥＫ１．ＷＥＢＳＥＥＫ介绍…１ＷＥＢＳＥＥＫ（ｈｔｔｐ：／／ｗｗｗ．ｃｔｒ．ｃｏｌｕｍｂｉａ．ｅｄｕ／ｗｅｂｓｅｅｋ／）是由哥伦比亚大学的ＪｏｈｎＲＳｍｉｔｈ研制而成的，提供查询面向ＷＷＷ的文本和视图信息的通用搜索引擎。
它充分利用图像与区域之间的空间关系，从压缩域中提取视觉特征，它是一种基于内容的图像搜索引擎，采用了先进的图像特征抽取技术；用户界面强大、操作简单、查询途径多样化、输出结果画面生动。
图２．１ＷＥＢＳＥＥＫ的首页它的系统由三部分组成：图像／视频收集器、主题分类和索引器、检索器，收录了超过６５万幅的图像。
图２。
２是ＷＥＢＳＥＥＫ的检索页。
—ｃ—ｏｍｐｕｔ—ｅ——ｒ——ｓＱ（２８５）ｄ—ａｎｃ—ｅＯｆ２２鄂曼垂丛璺曼兰ｉ垒塾！，３ｊ０７）ｅｎｔｏｆｔａｉｎｉｎｏｎ％●，５■，ｏｎｖｉｒｏｎｍｏｎｔａ＾矧ｆ包．ｇｈｉｏｎ奄ｆ４４２５＇ｆ００ｄ龟ｆ２５０２）墨８ｍｅ８●（７５３）ｇ—ｏｏｇｒａ—ＤｈｙＯ０３３１）ｇｏｖｅｒｎ皿ｅｎｔｓｅｒｊ：蓦■，ｇｒａｐｈｉｃｓ日（７４３目４）ｈｉｇｔｏｒｚｒ＠（２２卯，ｈ０１ｉｄＢ．ｙｇ尊疗７４２ｈｏｒｒｏｒ奄ｆ２０１７）·ｈｏｕｓｏｈ＠１ｄＯ偿丑纠ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｓ＠（５Ｇ２）ｐｈｏｔｏｇｒａｐｈｙａ１４９３）ｐｌａｎｔｇａ例ｐｒｏｄｕｃｔ８ｅ“４０２）ｒｅｃｒｅａｔｉｏｎ０（４０２）ｒｅｌｉｇｉｏｎ＠（６３５）８ｃｌｅｎｃｅ｜ｆｚ５４３）．．ｓ．．．．ｐ．．．．．ｏ．．．．．ｒ．．．．．ｔ．．．．．ｓ，—＠—（４８４８）Ｑ！ｉ！ｉＱ里！（２８５５）ｔｅＴｒｏｔｌｇｌｆ６１＞ｔｏｙ８ｅ（２０刀ｔｒａｎｓｐｏｒｔａｔｉｏｎ＠（７８２５）ｔｒ目ｋｖｅｌｅｎ０７２∥坠Ｘ！壁三壁ｔ羔鼍壁曼曼｛９４９１）．ｖ．．．．．ｉ．．．．．ｄ．．．．．ｅ．．．．ｏ．，．．．．ｓ．—＠—（５７２６）Ｓｕｂｊｅｏｔ８：一’Ｆｒｅｅｔｅｘｔ：，．…～。
Baidu图像搜索处理技术介绍
Baidu图像搜索处理技术介绍Baidu作为中国最大的搜索引擎之一，一直致力于提供优质高效的搜索服务。
随着互联网的快速发展，图像搜索也逐渐成为用户日常生活中不可或缺的一部分。
Baidu图像搜索凭借其强大的技术和先进的处理方法，成为众多用户首选的图像搜索引擎。
本文将对Baidu图像搜索的处理技术进行详细介绍。
一、图像特征提取技术在图像搜索过程中，图像特征提取是非常重要的一步。
Baidu图像搜索利用先进的计算机视觉技术和机器学习算法，对图像进行高效准确的特征提取。
其采用深度学习模型，将图像转化为高维特征向量，从而更好地描述图像内容。
通过提取图像特征，Baidu图像搜索能够准确地找到相似或相关的图片，从而满足用户的搜索需求。
二、图像检索技术图像检索是Baidu图像搜索的核心技术之一。
Baidu图像搜索通过构建强大的图像数据库和索引算法，能够快速地在海量图库中查找到用户所需的图片。
其采用最先进的相似度匹配算法，对图像进行相似性比较，从而实现准确的图像检索。
不仅如此，Baidu图像搜索还支持多种检索方式，包括基于关键词的检索、基于图片的检索以及基于视觉内容的检索，满足用户多样化的搜索需求。
三、图像识别技术除了图像检索，Baidu图像搜索还具备强大的图像识别能力。
通过深度学习和神经网络技术，Baidu图像搜索能够准确地识别图像中的物体、人物、场景等内容。
不仅如此，Baidu图像搜索还可以识别图片中的文字信息，提供准确的OCR（光学字符识别）功能。
这使得用户能够通过拍照或上传图片的方式，快速获取所需的信息，便捷高效。
四、人脸识别技术除了图像识别，Baidu图像搜索还拥有出色的人脸识别技术。
通过深度学习和人脸识别算法，Baidu图像搜索能够实现准确的人脸检测和人脸识别。
无论是在人脸搜索、人脸比对还是人脸识别等应用场景下，Baidu图像搜索都能提供精确可靠的人脸识别结果，满足用户的个性化需求。
五、技术创新与发展作为搜索引擎的领军企业，Baidu一直积极推动图像搜索技术的创新与发展。
图像检索方法的性能评估与改进研究
图像检索方法的性能评估与改进研究摘要：图像检索是计算机视觉领域的重要研究方向，它旨在根据用户的查询内容，从海量的图像数据库中快速找到与查询图像相似的图像。
性能评估与改进是图像检索方法研究中至关重要的一环。
本文将基于最新的研究成果，对图像检索方法的性能评估与改进进行探讨。
一、引言图像检索是计算机视觉领域的核心问题之一，它在许多应用中具有广泛的应用价值，如智能图像搜索、目标识别、图像分类等。
图像检索方法的性能评估与改进是提高图像检索技术水平、推动其实际应用的重要手段。
二、图像检索方法的性能评估1. 评估指标常用的图像检索方法性能评估指标包括精确率、召回率、F值、准确率等。
其中，精确率是检索结果中与查询图像相关的图像数量占总检索结果数量的比例；召回率是检索结果中与查询图像相关的图像数量占全部相关图像数量的比例；F值综合考虑了精确率和召回率；准确率是查询图像的相关图像在检索结果中的位置。
这些指标可以客观地评价图像检索方法的性能，并提供有效的评估依据。
2. 数据集选择为了全面评估图像检索方法的性能，合适的数据集选择非常重要。
常用的数据集有Caltech 101、ImageNet、MS COCO等。
这些数据集具有不同的特征和规模，可以反映不同场景和需求下的图像检索性能。
三、图像检索方法的改进1. 特征提取传统的图像检索方法主要采用手工设计的特征，例如颜色直方图、纹理特征、形状特征等。
但手工设计特征存在局限性，无法有效地应对复杂多变的图像内容。
近年来，深度学习技术的快速发展为图像检索方法带来了新的思路。
基于深度学习的特征提取方法，如使用卷积神经网络（CNN）提取图像特征，能够充分挖掘图像的语义信息，取得了显著的改进效果。
2. 相似度度量相似度度量是图像检索方法中的关键环节之一，它决定了检索结果的准确性和效率。
传统的相似度度量方法，如欧氏距离、余弦相似度等，缺乏对图像语义信息的有效建模。
近年来，基于深度学习的相似度度量方法得到了广泛应用。
大规模图像检索方法比较研究
大规模图像检索方法比较研究图像检索是一项热门的研究领域，在现代数字化时代，随着网络技术的不断发展，图像数据呈爆炸式增长，如何快速、准确地检索指定图像就成为了一项紧迫需要解决的难题。
近年来，科研人员为解决这一问题，针对传统的大规模图像检索方法开展了一系列高效、精准的研究，并提出了众多方法和算法。
本文将比较几种重要的大规模图像检索方法。
一、传统方法：传统的图像检索方法主要是基于图像的低级特征提取与描述，例如颜色、形状、纹理等信息。
这种方法的主要缺陷是对图像的“语义理解”比较弱，检索结果可以被干扰，准确度不高。
对于大规模图像检索，传统方法的效果更加有限。
二、卷积神经网络方法：卷积神经网络在图像处理领域有着重要的应用，通过卷积、池化等方式，可以实现图像的自动化特征提取，对于大规模图像检索可以产生较好的效果。
以VGGNet模型和GoogLeNet模型为例，这两种模型的目标都是将输入的图像逐层映射为高层次、抽象的特征向量。
三、基于文本的图像检索方法：基于文本的图像检索方法，主要基于文本与图像之间具有明确的对应关系，通过对图片标注以及标注的语义信息进行挖掘、提炼和匹配，实现对大规模图像的快速检索。
这种方法的优势在于对图像语义的精准理解，但依赖于文本标注，存在标注的不准确性和文本获取的难度问题。
四、基于语义的神经网络方法：基于语义的神经网络方法，目的是让计算机理解图片的语义内容。
以ResNet模型和MobileNet模型为例，这两种模型在训练过程中将提取特征和目标解耦，减少了训练参数和计算复杂度，同时还能更好地处理大规模图像的情况。
但相对于基于文本的方法，这种方法的缺陷在于所需的专业技能比较高。
五、基于分层聚类的图像检索方法：基于分层聚类的图像检索方法，主要基于随机初始点，不断地对囊括所有样本的数据集进行层次化的分割和合并，对大规模图像数据集的检索效果显著。
这种方法对于光照不同、噪点干扰等情况存在很好的适应性，但是必须先对数据进行处理，可能需要消耗较大的时间和精力。
基于自然语言处理的智能图像搜索技术研究与应用
基于自然语言处理的智能图像搜索技术研究与应用近年来，在互联网时代的推动下，图像搜索技术在人们的生活中发挥着越来越重要的作用。
然而，传统的图像搜索技术往往只能依靠图像的标签信息来实现搜索，而这种方式往往容易出现漏洞，无法准确地搜索到用户需要的信息。
为了解决这个问题，基于自然语言处理的智能图像搜索技术应运而生。
一、基于自然语言处理的智能图像搜索技术的原理与特点基于自然语言处理的智能图像搜索技术是一种将图像与自然语言处理相结合的搜索方式。
它通过将文本理解领域的自然语言处理技术与图像识别领域的机器学习技术相结合，将图像的特征与文本的语义信息联系在一起，形成了一种智能化的图像搜索方式。
这种搜索方式的特点在于，它可以通过自然语言进行图像检索，从而使用户更加轻松地找到所需的信息。
另外，它还能够通过语义分析等方式，更加准确地识别图像中的特定内容，从而为用户呈现出更加精确、个性化的搜索结果。
二、基于自然语言处理的智能图像搜索技术的应用基于自然语言处理的智能图像搜索技术已经得到了广泛的应用。
在电商领域中，该技术可以实现将文本描述与图像自动匹配，提高商品搜索的准确率。
在社交媒体中，该技术可以更加精确地识别图像中的对象，从而更好地进行用户画像分析。
在医疗领域中，该技术可以通过对病例图片的自动识别，来辅助医生的诊断工作。
此外，基于自然语言处理的智能图像搜索技术还能够用于图像管理与分类、文本与图像的自动匹配，以及图片信息提取等方面。
在信息爆炸的网络环境下，该技术的应用前景十分广阔。
三、基于自然语言处理的智能图像搜索技术的未来发展基于自然语言处理的智能图像搜索技术在未来的发展中，有着很大的潜力和机会。
首先，该技术可以针对语音搜索、语音合成等领域进行扩展，从而形成一种更加智能化的图像搜索方式。
其次，该技术可以通过与虚拟现实、增强现实等技术相结合，形成一种更加全面、逼真的图像检索方式。
最后，这种搜索方式还可以通过与人工智能技术相结合，提高其自主性、容错性和决策能力，为用户提供更加优质、高效的搜索服务。
网络图像检索技术的研究
Ｃ． 替换文字（Ａｌｔｅｒｎａｔｉｏｎ，ＡＬＴ）：图像的提示信息（＜ｉｍｇ＞的ＡＬＴ属性）： ｄ． 图像ＵＲＩ（Ｉｍａｇｅ ＵＲＩ）：图像本身的链接信息（通常能揭示一定的目录信息）； ｅ． 链接ＵＲＬ（Ｌｉｎｋ ＵＲＬ）：有些图像本身具有链接属性，指向其它网页或者图像； ￡ 环绕图像的上下文（ＳｕｒｒｏｕｎｄｉｎｇＴｅｘｔ）：与图像密切环绕的上下文内容； ｇ． 网页中特定标记中对图像的功能性引用（Ｉｍａｇｅ Ｆｕｎｃｔｉｏｎ）：网页在引用图像时
４．３智能化
信息加工和处理的目的之一是希望促进信息到知识的提升，以更接近人类的思维和智 能。图像检索要更加智能化，在图像处理和组织需要迸一步完善，主要体现在语义网和 Ｏｎｔｏｌｏｇｙ的应用。Ｈｅｎｇ Ｔａｏ等（２０００）［１４１通过各种词汇链（１ｅｘｉｅａｌ ｃｈａｉｎ）建立图像特征 之间的语义关联。Ｈａｉ Ｚｈｕｇｅ（２００３）［１５１基于语义网表示层（包括ＸＭＬ、ＲＤＦ等）建立了 正交语义空间、语义链接空间以及特征空间，并检验证明该做法能较好提高图像检全率和 检准率。另外，Ｏｎｔｏｌｏｇｙ也是近年来出现并颇受关注的一个热点，Ｏｎｔｏｌｏｇｙ具有良好的概 念层次结构，能够支持逻辑推理，因此非常符合信息检索在概念检索中的需求，可以满足 用户在语义上和知识检索上的需求，它正在逐渐成为智能信息检索系统中知识表示的一种 方式。Ｂ．Ｊ．Ｗｉｅｌｉｎｇａ等（２００１）０６１探讨了由词汇到Ｏｎｔｏｌｏｇｙ转变中的一些问题，并尝试对 艺术作品建立Ｏｎｔｏｌｏｇｙ。Ｅｅｒｏ Ｈｙｖ６ｎｅｎ（２００３）【１７】对Ｈｅｌｓｉｎｋｉ大学博物馆中存放的毕业典 礼活动照片建立了Ｏｎｔｏｌｏｇｙ，并结合图像本身的特征共同用于检索．基于概念化描述的图 像组织与检索，可以看作是对标引词汇集合进一步的深入加工，使得被标引的对象之间能 够有完善的关联系统，令检索起到触类旁通的效果。
网络图像检索的用户信息行为
启示二
强化用户行为数据分析。通过对用户行为数据的深入挖掘 和分析，能够更准确地把握用户需求和行为特点，为系统 优化提供决策支持。
建议一
提升检索算法性能。针对用户行为特点和需求，应持续优 化图像检索算法，提高检索结果的准确性和相关性，提升 用户满意度。
建议二
增强用户体验设计。在图像检索系统的界面设计、交互设 计等方面，应注重用户体验，简化操作流程，提高系统的 易用性和友好性。
随着互联网上图像资源的爆炸式增长，网络图像检索成为满足用户视觉需求、 推动相关产业发展的关键技术。对于学术研究、商业应用以及个人用户而言， 网络图像检索都具有重要意义。
用户信息行为的研究意义
理解用户需求
研究用户信息行为有助于深入了 解用户在图像检索过程中的需求
、偏好及行为习惯。
提升检索效果
基于用户信息行为的研究结果， 可以针对性地优化检索算法，提 高检索结果的准确性和满意度。
THANKS
感谢观看
04
影响用户信息行为的因素
用户个体特征
知识和经验
用户的专业知识和检索经验对信息行为有重要影响。具备专业领域知识的用户可能更准确地描述需求，而有丰富检索 经验的用户可能更能有效利用系统和资源。
个人信息偏好
不同的用户有不同的信息需求和偏好，如一些用户可能更偏好于视觉信息，而另一些可能更依赖文本信息。
认知能力和风格
用户的认知能力和认知风格也会影响信息行为，如一些用户可能更善于分析和处理复杂的信息，而另一 些可能更善于直观和感性的信息处理和决策。
系统设计因素
界面设计
系统的界面设计直接影响用户的信息行为，清晰、直观、 易于理解的界面设计能够降低用户的使用难度，提升用户 体验。
网络信息检索中的图像检索技术
网络信息检索中的图像检索技术[摘要] 图像检索是网络信息检索中的重要的组成部分，而其检索技术却相对滞后。
基于内容的图像检索已成为网络信息检索技术的研究热点。
本文分析并总结了图像检索的概念，综述了基于内容的图像检索系统和相关技术。
[关键词] 网络信息检索；基于内容；图像检索技术随着网络信息资源的迅速增加，信息多样化的程度不断加大，诸如图形、图像、音频、视频、动画等多媒体信息日渐丰富，其中图像信息的需求尤为大量，而当前主要以文本方式进行检索的技术已不能满足人们对信息的需求。
基于文本的检索是搜索引擎将网站、网页的内容索引为一系列的关键字，当用户输入相应关键字后，系统根据数据库中的倒排文档将关键字映射为网站或网页的地址。
图像信息基于文本的检索技术，即根据图像信息的文件名、路径名、ALT标签等，将其标注为一系列关键字的描述，然后通过检索这些描述以达到检索图像信息的目的。
这种检索技术很不实用。
首先，由于目前的计算机视觉和人工智能技术都无法自动对图像进行标注，要由人工完整地标注网络上的所有图像，不但费时费力，而且往往是不准确或不完整的；其次，不同用户对于同一张图像的看法不尽相同，导致对图像的标注没有一个统一标准；再次，这种方法将注意力局限在图像的著录特征，即文字描述上，不能充分揭示和描述图像中有代表性的画面内容特征。
所以基于内容的图像检索技术应用而生。
1 基于内容的图像检索技术基于内容的图像检索一般是指静止图像的检索。
这种图像检索技术通过分析图像的内容，提取其颜色、形状、纹理等可视特征，建立特征索引存储于特征库中，在检索时，用户只需把自己对图像的模糊印象描述出来（绘制的草图或通过扫描仪等在线输入的图像），就可以通过多次的近似匹配，在大容量图像库中查询到所需图像。
基于内容的图像检索具有较强的客观性。
基于内容的图像检索算法涉及的相关技术比较多，主要有：图像的分析与特征向量的提取技术、特征向量数据的组织与存储技术、图像数据的组织与存储技术等。
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网络图像检索的关键行为研究曹梅2012-9-29 19:53:09 来源：《现代图书情报技术》(京)2010年12期【英文标题】On Key Behaviors of Web Image Retrieval【作者简介】曹梅南京师范大学教育技术系南京210097 E-mail:berry1999@【内容提要】鉴于国内图像检索行为研究的缺乏，借助用户实验和行为观察技术采集用户的网络图像检索过程中的关键行为，从行为分布、浏览与检索、翻页、相关性判断等多个角度分析获得关于网络图像检索的行为策略、特征和心理的一些规律，并对网络图像检索系统的优化设计提出一些建议。
Due to the absence of domestic research on image retrieval behavior, this paper designs a user experiment in which image retrieval process is recorded by behavior tracking technology to analyze the key behaviors. Some results on image retrieval strategies, characters and user psychology are discussed from various perspectives such as behavior distribution, browsing or researching, page turning, relevance judgment, and so on. In the end, some suggestions to networked imageretrieval systems are provided.【关键词】图像检索/网络/用户信息行为/检索行为/用户实验Image retrieval/Internet/User behavior/Retrieval behavior/Experimental study1 引言虽然身处“读图时代”，但是面向图像信息资源管理的用户研究还不多。
有限的研究主要集中在图像检索需求上，最早可追溯到1988年Rorvig等针对美国太空总署的关于视觉资源的索引库使用状况的用户研究[1]，其后有很多研究针对特定图像数据库进行了类似的用户调查研究[2-5]，或者基于图像搜索引擎的提问日志来分析图像检索提问式特征[6，7]。
当前趋势是基于大众标签来探寻用户描述图像资源的方式[8]。
而针对图像检索过程中的用户交互行为的研究还远远没有展开，目前的研究有：Goodrum等(2003)实验研究了网络图像检索过程中的状态转移[9]；Fukumoto(2006)利用通用图像搜索引擎设计实验研究图像检索动作分布和行为模式[10]；Yoon 等(2006, 2009)从检索需求的角度，跟踪研究了图像检索过程中图像检索提问式的表达和调整[11,12]。
总体上，图像检索的用户研究需要从需求走向行为，这也是用户信息行为研究的阶段走向，针对图像行为过程的研究有必要深入开展。
本文通过用户实验和行为观测结合的方法，采集并识别图像检索过程中的行为和动作，从关键行为分布和过程状态的转移两个方面来考察图像检索过程中的行为策略和行为规律。
研究的意义在于：(1)在国内率先尝试研究图像检索的行为过程，充实图像资源管理的用户研究的理论和实践；(2)正如甘利人等研究者所指出的，“今天的研究更多是为检索系统、网络检索界面的人性化设计提供依据，更多将围绕用户与界面交互的机制、影响因素展开，因为它们已经成为影响网络信息检索效果的瓶颈因素”[13]。
2 研究设计及过程在用户信息行为研究中，有三种主要范式：用户调查、搜索引擎日志分析和用户实验。
鉴于用户调查往往浮于表面，搜索引擎日志文件不易获取，实验法在用户检索行为研究中被越来越多地使用。
本文采用了用户实验和行为观察技术。
具体而言，征集被试，要求被试在实验室环境下借助IE浏览器以自然的搜索方式尽快而准确地完成三个网络图像检索任务，不限定完成每个搜索任务的时间，当搜索困难时，可以随时按照自己的真实意愿选择继续或者放弃。
检索过程利用视频软件实现全程记录。
数据分析阶段，提取过程视频中的关键行为及序列并进行编码，然后进行统计分析，揭示图像检索的行为策略，探究用户心理。
30位日常生活中经常进行网络图像搜索的本科生和研究生参与了正式实验，最终共采集到有效过程行为样本88个。
关于样本量，著名统计学家Gay等认为，实验研究有严密质量控制的15人以上，但最好还是30人以上[14]。
同时参照Goodrum等(2003)、Fukumoto(2006)的相关研究经验[9,10]，样本量也基本符合要求。
3 关键行为定义及编码国内外很多研究从不同角度出发对用户的网络信息搜索的行为策略进行分析。
Hawk等(2000)以纵览、重复检查、探索、跟随链接、后退和前进、寻求捷径、引擎使用、忠实的引擎使用、引擎搜寻和元搜索等行为为依据去分析用户的搜索策略[15]。
Fukumoto(2006)定义了图像检索中4种不同的行为类型[10]：(1)关键词操作行为，包括动作有输入、增加、删除、替换关键词等；(2)页面操作行为，包括动作有最大化窗口、应用超链接、应用下拉菜单等；(3)浏览器操作，包括动作有前进、后退、主页、直跳等；(4)其他操作。
Goodrum等(2003)定义了图像检索过程中6大类18种行为状态[9]，分别是：(1)网络图像数据库行为，指使用专门图像资源库的行为，包括选择初始图像数据库、更换图像数据库、图像数据库的登录认证；(2)图像搜索引擎行为，包括初始搜索引擎、更换搜索引擎；(3)提问请求行为，包括纯文本初始提问、初始复合性提问、视觉特征类初始提问、新文本提问、新复合性提问、新视觉特征类提问；(4)检索结果集操作，包括网站结果浏览、图像结果浏览、应用超链接、超链接至单个图像；(5)上下文移动，包括跟踪来源网站；(6)相关性判断，包括中间性相关判断行为和终结性相关判断。
国内朱明泉等在关于一般网页搜索的用户行为研究中，提取了直接输入网址、使用引擎、提交请求、主题目录链接、相关链接、应用搜索结果、页面跳转、使用导航共8类行为事件[16]。
本文的研究设计中仅考察了被试通过网络图像搜索引擎来搜索图像的行为过程，结合现有图像检索系统的特点，参照Goodrum、Fukumoto、朱明泉等研究者的经验，最终定义了4大类15种关键行为（见表1）。
根据表1定义，对88个行为过程中的关键行为进行识别并编码，按行为发生的时间先后次序罗列所有的关键行为，每个关键行为之间以“／”字符隔开，最终形成88个关于行为序列顺序编码的长字符串。
4 研究结果4.1行为类型的总体分布对数据集经过简单模式匹配统计出所有过程样本中的关键行为的出现频次和平均频次，结果如表2所示。
由表2可见，每个过程发生的关键行为和动作平均有48.1个，反映了用户与图像检索系统的积极交互。
其中，最多的动作行为是图像结果集的翻页，平均29.3次，其次，比较多的动作是自主性更换提问请求即QC，平均每过程更换提问请求5.5次，再次点击缩略图查看单个图像的行为，平均发生5.1次，最终保存、打印或标记图像的相关性判断行为即RF，平均每过程发生1.6次。
被试更多地选择某1-2个熟悉的图像搜索引擎，选择网页搜索引擎来浏览网站列表或点击网页结果等的情况很少，反映出某种定势心理。
网络上很多图像并非单独存在，而往往作为一个序列组织，如果搜索到类似的一张，那么循着来源网站的线索可能会找到想要的结果，用户对图像需求大多数时候是个大体意象，来源网站会聚集更多风格接近或内容一致的图像，提供更多的选择和比较的机会。
实验中观察到根据系统提供的线索由单个图像进入到来源网站的比例并不多，452次具体图像浏览中仅53次进入来源网站，实验仅观察到16个检索过程中应用到了“来源网站”链接，占18%，这表明用户在图像检索中缺乏进一步挖掘信息空间的意识，在搜索思维上偏于单一。
点击相关搜索的发生频次平均每个过程0.8次，实验观察到34个检索过程中使用到了相关搜索，占39%，相关搜索作为一种提问请求调整的跟随性行为，在图像检索过程中不可忽视，虽然用户更倾向于自主地去调整自己的图像检索请求，但是在未有满意结果时，会比较依赖于系统提供的相关搜索。
4.2检索行为与浏览行为本文将15种关键行为中但凡涉及提问请求的行为皆归类为“检索行为”，而排除搜索引擎行为、相关判断行为之后的其他行为都归为“浏览行为”。
其中ISR比较特殊，被试往往会打开多个搜索结果页面，在某个页面搜索无结果后，会转向另一个已打开的结果页面继续浏览，这种情况可被视为提问请求的调整（已打开的结果页面跟当前结果页面的提问请求是不同的），也可被视为一种对先前检索提问的一种回巡行为，将其归入到“检索行为”之中。
检索与浏览行为的具体分类如表3所示：由表3可以看出，网络图像检索过程中77%的行为都跟浏览有关，而只有16%的行为指向检索提问，包括检索提问调整、利用相关搜索以及回巡先前的检索提问等检索技巧和检索策略。
这与Goodrum等(2003)的研究结论是基本一致的，他们图像检索过程中的浏览行为占68%而检索行为占18%[9]。
在网络图像检索过程中，信息浏览的比重可能更大，实验中有少量被试通过点击图像检索结果集滚动菜单栏逐个查看图像缩略图，时间达5分钟之久，过目的图像缩略图超过200张。
原因可能是用户在图像需求表达方面的障碍会导致对信息浏览的更多依赖。
4.3网络图像检索中的翻页行为(1)平均翻页数翻页行为是用户检索行为习惯和检索策略的典型反映，同时可以映射出用户信息检索的交互心理。
实验中统计用户的翻页行为的原则是：只记录连续的翻页过程，而对翻页过程出现中断后（如点击某个图像缩略图进入单个图像，又进入来源网站等）再在当前结果集继续翻页的情况，则视为新的翻页开始。
因为需着重要了解的是：用户习惯于翻多少页会采取新动作，这可以帮助揭示用户在图像检索过程中的心理状态及其变化区域，而翻页过程中的中断会影响用户的真实心理（用户可能会在中断事件中获得心理的某种调适）。
实验中总翻页行为2 577次，就每次检索过程而言，平均翻页数为29.3；就每个提问请求而言，平均翻页约4个页面。
与一般网页搜索相比，邓小昭的研究结果是：约有70%的用户只查看了Google检索结果的首页，就每次检索行为而言，用户平均只查看了1.7个结果页面[17]；Jansen等对Excite搜索引擎的研究结果是：58%的用户只查看检索结果的首页，用户每次检索平均查看2.35个结果页面[18]。