基于内容的图像检索系统报告
基于内容的图像检索系统设计
基于内容的图像检索系统设计摘要：随着多媒体技术的发展，传统的基于文本的信息检索技术已经不能满足需求，基于内容的图像检索技术成为当今的研究热点。
图像的特征提取，相似性匹配是基于内容图像检索系统设计的关键技术。
本研究在对图像检索关键技术研究的基础上，利用Visual Basic程序设计语言和Access数据库实现图像数据库的建立和检索。
结果显示，所设计的基于内容的图像检索系统可以有效地利用图像的颜色、纹理特征从图像数据库中检索出相似的图像。
关键词：颜色；特征提取；纹理；基于内容图像检索1 图像数据库的建立Access是由微软发布的关联式数据库管理系统，常被小型企业、大公司的部门和开发人员专门用来制作处理桌面系统。
具有存储方式简单，界面友好，处理多种数据信息，支持广泛，易于扩张等特点。
因此，本研究利用access来建立小型的图像数据库。
Data控件是Visual Basic提供的用来执行大部分数据库访问操作。
能自动处理一些事件包括空记录集，添加新纪录，编辑和更新现有纪录，处理某些类型的错误。
图像数据是图像元灰度值的纪录，以行列数据矩阵表示，一般信息量比较大。
直接读取图像的信息存入数据库中，不但增加了数据库的容量，而且增加了计算机的负担。
经研究发现，建立图像地址库，可有效提高计算机的计算效率。
当需要提取图像时，再根据图像的地址，对图像进行检索，平时，只需对图像的基本信息进行管理。
数据库的基本功能包括:增加删除图像、图像统计、图像的显示等。
2 关键技术问题基于内容图像检索系统的5个基本组成部分中，用户接口和图像查询模块由Visual Basic编程实现。
要求用户接口界面直观易懂、交互性较好，图像查询模块能提供多种查询方式。
有效的特征提取和特征匹配技术对图像检索系统的实现至关重要。
要求一方面降低数据处理量，另一方面提高匹配精度。
2.1 图像特征提取2.1.1 直方图特征颜色的模型有RGB、HIS、YUV模型等。
基于内容的图像检索技术综述
摘要：简要介绍亍无线局域网的相关技术，分析了现阶段无线局域网面临的主要安
全问题，并有针对性地提出了相应的安全保障措施。
关键词：无线局域网；网络安全技术；ＩＥＥＥ ８０２．１ｌ
中图分类号：７ｒＰ３９３．０８
文献标识码：Ａ
ｌ 无线局域网络简介
信号的军盖范围，使ｗＬＡＮ移动性得到极大提高。
１．１无线局域网络的概念
等优点，冈此发展迅速。但由于无线局域网是基于空间进行传
达到随时随地接人局域网络的境界。
பைடு நூலகம்
播，因此传播方式具有开放性，这使无线局域网的安全设计方案
摘要：介绍了基于内容图像检索系统的基本组成，以及颜色、纹理、形状、多特征综合 等主要的图像特征提取方法，并根据查准率、查全率进行了评价。
关键词：图像检索；查准率；查全率
中图分类号：Ｇ２５２．７，
文献标识码：Ａ
有关图像检索的研究是从２０世纪７０年代开始的，主要是 幅标准样例图像来进行特ｆｉＦ提取，然后由系统在特征库中查找
６６１．
科技情报开发与经济
ＳＣＩ－ＴＥＣＨ ＩＮＦＯＲＭＡＴＩＯＮ ＤＥＶＥＬＯＰＭＥＮＴ＆ＥＣＯＮＯＭＹ
２００９年第１９卷第２８期
文章编号：１００５－６０３３（２００９）３．￥－０１０１－－０２
收稿日期：２００９—０７—１５
无线局域网应用安全的研究
刘云峰
（山两工程职业技术学院．山西太原，０３００００）
（４）颜色相关图（ＣｏｌｏｒＣｏｒｒｅｌｏｇｒａｍ）。颜色相关网反映了不同 颜色对，即像素对之间的空间相关性，也可简化为相同颜色的像 素间的空间关系。其主要是用像素对相对于距离的分布来表达 图像信息，其特征范围相对较小，计算简便，检索效果比颜色直 方图和颜色聚合向量更好。 １．２纹理特征
基于内容的产品图像检索系统研究与实现
示方法 和基 于区域的形状表示方法 。 Ｃｎｙ ａｎ 算子是一种基于最优化算法的边缘检测 算子 ，在各
种领 域得 到 了广泛 的应 用 。Ｃ ｎ ｙ算 子检 测算 法 步骤 如下 ： ａｎ
（）高斯滤波对图像去噪。 （）由原始灰度 图求 出纵横 ２个 １ ２ 梯度图 ，以及综合梯度图。 （）结 合 ３个梯度 图来进行非 极 ３ 大抑制 。 （）进行边缘连接 。 （）对边缘进行 细化。 ４ ５
Ａ ａ ０ １ｎ ｈ ｒ ｙ［ ｅｇ ）； ］． ｔ
作者 简介 ：孙 继红 （９ ０ ） １７ 一 ，女 ，讲 师 ，硕 士 ，研 究方 向 ：
图像 处 理 、软 件 技术 研 究 。 收 稿 日期 ：２ １ — ６ １ ０２０— １
淼
电脑编程技巧与维护
｝
系统数 据底 层采 用 Ｓ Ｌ Ｓｒｅ ０ ５作 为数据 存储 ， 具 ； Ｑ ｅｖｒ ０ ２ 【 应 用 层 采 用 Ｔｍｃｔ ｏ ａ ６作 为应 用 服 务 器 支持 开 发 的 软 件 Ｉ — ｍ
摘 要 ：为 了更 准确 地 描 述 图像 的 视 觉 特 征 ，提 高 图像 检 索效 率 ，研 究提 出 了基 于综 合 特 征 即颜 色和 形 状 的 融合 特
征进行 图像搜索的方法，并针对五金产品开发 了一个基 于此设计 的原型 系统 。实验 结果表 明，该检 索算 法设计是 可
行 的 ．提 高 了 图像 检 索 的 准确 率 。 关键 词 ：图像 检 索 ； 色 ； 状 颜 形
ａ ｄ ｉ ｒ ｖ ｈ ｃ ｕ ａ ｙ ｏ ｇ ｅｒｅ ａ． ｎ ｍｐ ｏ ｅｔ ｅ ａ ｃ ｒｃ ｆｉ ｅ ｒ ｔ ｖ ｍａ ｉ １ Ｋｅ ｒ ｓ Ｉ ｇ ｔ ｅ ａ Ｃ ｌ ｒ； ｈ ｐ ｙ ｗｏ ｄ ： ｍａ ｅ Ｒｅｒ ｖ ｌ； ｏ ｏ Ｓ ａ ｅ ｉ
图片搜索调研报告
图片搜索调研报告图片搜索调研报告一、背景介绍随着互联网的飞速发展，图片搜索技术逐渐成熟并广泛应用于各个领域。
图片搜索主要通过图像特征的提取和匹配来实现，可以实现通过图片来搜索相关的信息和内容。
本次调研旨在了解当前图片搜索技术的应用情况及发展趋势，以期对相关领域的研究和应用提供参考。
二、调研方法本次调研主要采用了文献综述和互联网搜索的方式进行。
首先，通过查阅相关领域的文献和研究报告，了解了当前图片搜索技术的基本原理和方法；其次，通过互联网搜索和社交媒体等渠道，了解了图片搜索在各个领域的应用情况和发展趋势。
三、调研结果1. 图片搜索技术的基本原理和方法图片搜索技术主要通过从图片中提取特征，并将这些特征与数据库中的图片进行匹配，以实现搜索的功能。
目前常用的图片特征提取方法有颜色直方图、纹理特征、形状特征和深度学习等。
而匹配方法则有欧氏距离、余弦相似度、汉明码等。
2. 图片搜索的应用领域图片搜索技术不仅在传统的图像检索领域得到了广泛应用，还在多个领域拓展了新的应用。
其中，商业领域的电子商务平台通过图片搜索技术可以实现商品搜索、相似款式搜索等功能，提高用户的购物体验；在医学领域，通过图片搜索技术可以帮助医生进行疾病诊断和肿瘤检测等；在社交媒体领域，图片搜索技术可以用于图片版权保护和信息搜集；在公安犯罪侦查中，图片搜索技术可以帮助警方追踪嫌疑人。
3. 图片搜索技术的发展趋势随着深度学习的发展，基于卷积神经网络的图片搜索技术得到了快速发展。
通过深度学习算法，可以实现更精准和高效的图片搜索。
此外，利用大数据和云计算等技术，可以提高图片搜索的效率和准确性。
此外，结合虚拟现实技术，将图片搜索应用于虚拟现实领域，可以为用户提供更加沉浸式的体验。
四、调研总结通过本次调研，我们对目前图片搜索技术的应用情况和发展趋势有了更深入的了解。
图片搜索技术在商业、医学、社交媒体和公安等领域均有广泛的应用，且随着深度学习和虚拟现实技术的发展，图片搜索技术有望进一步提高准确性和效率。
基于内容的图像检索综述
颜 色 是 图 像 检 索 中最 先 被 采 用 的 特 征 ． 主要 方 法 有 ： ①
关键 词 ：Ｃ Ｂ Ｉ Ｒ
颜 色 纹 理 形 状
语 义
随着 现 代 通 信 技 术 和 多媒 体 技 术 的发 展 及 Ｉ ｎ ｔ ｅ ｒ ｎ ｅ ｔ 的 广 泛 普及 ， 数 字 图 像 的 数量 出现 了急 剧 增 长 。 如 何从 这些 海 量 的图 像数 据 中快 速 有 效 地 找 出需 要 的信 息 ，是 一 个 非 常 有 理 论 价 值 和 实 际 意义 的课 题 。 实 际上 ， 图像 检 索 已经 成 为 目前 国 内外 的一 个研 究热 点 。 从 图像 检 索 发 展 的 历程 来 看 ， 主要 经 历 了两 个阶段 ： 基 于文 本 的 图 像 检 索 和基 于 内容 的 图 像 检 索 。 传 统 的基 于 文 本 的 图 像 检 索 技 术 是 通 过 关 键 字 或 自由 文 本 进 行 描述 ， 查 询 操 作 是 基 于该 图 像 的 文 本 描 述 进 行 精 确 匹 配 或 概 率匹配 。 基 于文 本 的 图像 检 索 方 式 简 单 、 易于理解 ， 但 检 索 时 要 指 明文 本特 征 由 于 人 工 注 释 图像 的主 观 性 和 不 准确 性 等 弊端 ， 因此 这 种 传 统 的 图 像 检 索 方 法 并 不 能 满 足 用 户 的 需 求 。 相 对 于 基 于 文本 的 图像 检索 技 术 来 说 ，基 于 内容 的 图像 检 索 实 现 了 自动 化 、 智能化的图像检索和管理 ， 主要 利用 了 图像 中 的一 些 可 视 化 信 息 ， 如颜 色 、 形状、 纹 理 等 信 息 作 为 检 索 的途 径， 从 而提 高 了检 索 的效 率 和 准 确 性 ， 因 此 得 到 越来 越 多人 的
基于内容的唐卡图像数据库检索系统
１ 唐 卡 图像 数 据 库 系统
１ １ 图像数 据的存 储策 略 ．
图像 数据 库技 术一直 致力 于解 决海 量数 字 图像 的有效 存储 和管 理 问题 ． 它是 数据 库技 术 的继 承和 发展．
一
方面 ， 图像数 据 和文本 数据 存在着 本 质 的区别 ， 在文 本 数据 领 域得 以成 功 应用 的传统 数 据库 技 术 ， 如果 ～
赏、 查询 、 复 、 务 、 究和 再创 造等 方面 的需要 ． 修 商 研 由于 一般 图像 分 类检 索 的成 果 不能 完 全适 合 艺术 品或 特
定 领域 的 图像Ｅ － ２１唐卡 图像有 其特 殊性 ， Ｉ［－ Ｉ ， 对其 全 面 和深 入 的研 究 有重 要 的理 论意 义 和实 际 意义 ． 们 在 我 破 损唐 卡 图像 的修 复与 图像 分类方 面 开展 了一些 研 究 ， 取得 了一 定 的效 果 ［ ］ １ ］ １ ］ １ ］ 而唐 卡 图像 并 ９ ［Ｏ ［ １［ ２．
收 稿 日期 ： Ｏ ８ ３ ５ ２ Ｏ 一Ｏ —１
基 金 项 目 ： 肃 省科 技 攻 关 项 目（ Ｇ ０ ４Ａ ２０ ５０ ） 国 家 人 事 部 ２０ 甘 ２ Ｓ ６一 ５ —３—４ ； ０ ７年 度 留 学 人 员 科 技 活 动 项 目择 优 资 助 （ 国人 厅 发 １ ０ ７ １ ０号 ） － ０１ ７ ２ ．
风格 和浓 厚 的宗 教色 彩 ， 雪域 高原 的文 化瑰 宝 ， 袭藏 传 佛 教及 其 艺术 之博 大 与精 深 ， 称是 融 会佛 教 精 是 传 堪 神 、 间技术 和个 人创 造力 的“ 世 百科 全 书” 是藏 学研 究诸 领 域极 为 珍 贵 的形象 资料 和 实 物史 料 ， 国 内外 都 ， 在 有极高 的学 术价值 ． 丰富多 彩 的唐卡是 藏 区一 种特殊 而 且 重要 的资源 ， 政 治 、 在 经济 、 化 、 文 宗教 和 社会 各 方 面发挥 着越来 越大 的作用． 其 收集 、 掘 、 对 挖 整理 、 护 ， 电子 形式 存 储 和 管理 ， 保 以 满足 人 们 对唐 卡艺 术 的欣
基于大数据技术的图像检索与分类系统设计
基于大数据技术的图像检索与分类系统设计随着信息和数据量的不断增长，图像检索与分类系统在我们的日常生活中变得越来越重要。
基于大数据技术的图像检索与分类系统能够高效地处理海量图像数据，帮助用户快速准确地找到需要的信息。
本文将介绍一个基于大数据技术的图像检索与分类系统的设计。
一、系统需求分析1. 图像检索需求：- 用户能够通过输入关键词来搜索相关的图像；- 系统能够根据关键词快速检索出与之相关的图像；- 用户能够使用多种查询方式，如输入文字、上传图片、拍摄照片等。
2. 图像分类需求：- 系统能够自动将图像进行分类，并为每个类别建立索引；- 用户能够通过浏览系统提供的图像分类，选择感兴趣的类别；- 系统在新上传的图像中能够自动识别并分类。
3. 数据处理需求：- 建立大规模图像数据库，能够快速处理和存储海量图像数据；- 使用分布式计算和存储技术，提高系统的性能和可靠性；- 实现图像特征提取和匹配算法，提高图像检索和分类的准确性。
二、系统设计与实现1. 架构设计：- 系统采用分布式架构，包括前端UI、后端服务和存储数据库等组件；- 使用云计算平台，如AWS或阿里云，实现弹性扩展和高可用性；- 前端UI提供用户界面，包括图像搜索和分类的功能；- 后端服务负责图像检索和分类的算法实现。
2. 数据处理与存储：- 使用分布式文件系统，如Hadoop HDFS，存储海量图像数据；- 图像数据进行分片存储和备份，提高数据的可靠性和读写性能；- 图像特征提取和匹配算法使用分布式计算框架，如Spark或TensorFlow；- 建立图像特征索引，实现快速的图像检索和分类。
3. 图像特征提取与匹配：- 使用深度学习模型训练图像特征提取器，如卷积神经网络（CNN）；- 提取图像的特征向量，并将其存储到图像特征索引中；- 使用相似性度量方法，如余弦相似度或欧氏距离，计算图像之间的相似度；- 根据相似度排序，返回与查询图像最相似的图像结果。
基于内容的图像检索技术精选全文
颜色特征
欧几里德距离法 欧几里德距离通过特征向量差值的均方差反映了图 像之间的差异，用欧几里德距离公式计算图像x和y 的距离如下：D(X ,Y ) (xk yk )2 优点：是简便易行，有清晰的物理意义，即距离小， 匹配好，说明2个特征之间的相似度大
mn (t) 2m/2 (2m t n)
假设图像的轮廓函数为f(t)，它的小波变换系数为：
Cmn f (t) mn (t)dt
利用小波变换系数可以重建的公式，它如下所示：
m0
f (t)
cmn mn (t)
cmn mn (t)
mm0 1 n
m n
小波变换
假设尺度函数为，把它和小波变换重建公式相结合
傅立叶形状描述符
傅立叶形状描述符(Fourier Descriptor)的基本思 想是用物体边界形状特征函数的傅立叶变换来描述 形状。傅立叶变换通过把敏感的直接表示转换到频 域获得物体的一般特征，频域特征不容易被微小的 变化和噪声所影响。
傅立叶形状描述符
边界的离散傅立叶变换表达可以作为定量描述形状 边界的特征参数的基础。假设在平面上有一由个点 组成的数字化边界，其中的每个点可以用坐标来表 示。从任意一个起点开始，以逆时针方向沿着边界 移动，这样可以得到一系列坐标点。将平面与复平 面重合，其中实部轴与轴重合，虚部轴与轴重合， 这样边界上的每个点的坐标就可以用复数的形式来 表示，从而边界就可以表示成坐标组成的一个复数 序列。
图像检索技术的发展
图像检索技术的发展两个阶段：
✓ 基于文本的图像检索 70年代，研究者们在对图像进行文本标注的基 础上，对图像进行基于关键字的检索。
基于内容的图片检索研究的开题报告
基于内容的图片检索研究的开题报告
一、研究背景
随着互联网的快速发展，图片搜索已成为一种普遍的在线活动。
然而，当前的基于文本的图片搜索已经无法满足用户对图片搜索的需求，
因为文本作为一种语言表达方式，不足以完整、准确地描述一张图片的
特征和内容。
内容感知图像检索技术能够有效地解决这个问题，它通过
识别和提取图像中的视觉特征，实现基于内容的图片搜索和检索。
二、研究目的
本研究旨在探究基于内容的图片检索技术，通过相关算法的实现，
验证基于内容的图片检索技术在实际应用中的可行性和有效性，为图像
检索领域的研究提供新思路和新方法。
三、研究内容
（1）图像特征提取技术的研究与探讨
目前，常见的图像特征包括颜色、纹理和形状等，因此在本研究中，将重点研究并比较这几种特征提取技术的优缺点和适用范围，以确定基
于内容的图片检索技术的特征提取方法。
（2）图像相似性度量技术的应用和研究
为了实现基于内容的图片检索技术，需要构建图像的特征向量，并
通过相似性度量技术计算不同图像之间的相似性，判断其是否匹配。
因此，在本研究中将探讨和实现图像相似性度量技术的应用。
（3）基于内容的图片检索算法的设计与实现
通过对图像特征提取技术和相似性度量技术的研究，本研究将设计
并实现基于内容的图片检索算法，并对算法的实现效果和性能进行实验
和评估。
四、研究意义
本研究旨在探讨和实现基于内容的图片检索技术，是图像检索领域的重要研究方向。
研究结果将在实际应用中具有广泛的应用价值，能够满足用户对于图片搜索的需求，同时也能够为图像检索领域的研究提供新思路和新方法。
基于内容的图像检索技术研究现状综述
从国内的研究来看, 主要集中在基于图像颜色的查询和基于形状 的查询。例如: 清华大学曾做过关于敦煌壁画的图像检索研究, 用壁画 的主色调来判断其绘制的年代, 并且开发了一个基于内容的图像系统 Ing Retr, 可以根据主颜色、纹理、颜色直方图、颜色分布和主题词来 对图像的内容进行描述, 并采用相似索引技术加快检索速度。中国科学 院计算机技术研究所研究的多媒体 信息 检索 系统 MIRES, 可以在 In te rne t 上按内容对图像信息或文本信息进行检索。
1 引言 图像是人们对客观世界事物的一种描述和记录, 图像所包含的信 息内容远远超出语言和文字所表达的范围。随着多媒体技术和网络技术 的迅猛发展以及数字图像的广泛应用, 数字图像的数据量迅速增大, 这 不仅需要对图像进行存储和传输, 还要对其进行处理和查询。从图像数 据库中查找自己所需的图像, 同时确保查全率和查准率的技术即为图像 检索技术, 图像检索技术是多媒体应用的关键技术。图像检索的目的就 是为了解决图像数据库与用户需求的匹配和选择问题。 2 国内外研究现状 2.1 图像检索的发展历史 20 世纪 70 年代 有关图像检索的研究 主要是借用文 本索引技 术, 即基于 文本的图像检索 技术 ( Te xt- b ase d Im ag e Re trie val, TBIR) 。 查询操作是基于图像的文本描述, 其方法是对图像文件建立关键词或文 本标题以及一些附加描述信息, 然后将图像的存储路径和图像关键词之 间建立联系, 传统的关系数据库就可以满足这样的要求, 但这种方法有 其不便的地方: 一是必须由人工完整地标注所有图像, 对于小图像集合 问题不大, 但对于无法计数的图像, 用这种方法显然不可行; 二是图像 所包含的信息量极其丰富, 不同用户对同一张图像的描述不尽相同, 导 致对图像的标注没有统一标准。90 年代以后, 出现了对图像的内容语 义 进行 分 析和 检索 的 图像 检索 技术 , 即基 于内 容 的图 像检 索 技术 ( Co nte nt- ba sed Ima ge Re trie val, CBIR) , 事先抽取图像数据库中所 有文件的特征, 用户检索的过程是提供一个目标图像, 系统抽取该目标 图像的特征, 然后同数据库中所有图像的特征进行比较, 并将与目标图 像特征相似的图像返回给用户。二者相比较, 基于内容的图像检索的速 度和效率上要求更高。 目前常用的基于内容的图像检索技术包括: 基于颜色特征的检索: 颜色特征是图像最直观而明显的特征, 一般采用直方图来描述。该方法 有特征提取和相似度计算简便的优点, 但不能反映图像中对象的空间特 征; 基于纹理特征的检索: 图像可以看成是不同纹理区域的组合。根据 纹理特征进行检索主要考虑粗糙性、方向性和对比性三种特征; 基于形 状特征的检索: 采用该特征进行检索时, 用户通过勾勒图像的形状或轮 廓, 从图像库中检出形状类似的图像。 2.2 基于内容的图像检索的研究现状 目前国外 已有不少应用于实 践环境的基于内容的图 像检索系 统, 下面介绍几个比较有代表性的系统: Virage : 由 Virag e 公司开发的基于内容的图像搜索引擎。它支持 基于颜色、颜色布局、纹理和结构的可视化查询, 支持上述四个查询的 任意权重组合。 Retrieva lW are: 是由 Excalib u 技术公司开发的基于内容图像检
基于内容的Web图像检索系统设计与实现
（ 河南工业大学信息科学与工程学 院 河南郑州 ４ ００ ） ５ ０ １ 摘要 ：基于 内容 的图像检 索主要是根据 图像的颜色、纹理和形状等特征进行 图像信息查询的检 索。本文首先介绍
了基 于 内容 的图像检 索的 系统结构 ，重点讨论 了特征提取技 术及 ｓｉｅ 技术 ，并针对具体的数据库 ，建立 了一个利 用 ｐｄｒ 颜 色和纹理的综合特征 的 Ｗｅ ｂ图像检 索系统 ，与采用单一颜 色特征检 索进行 了比较 ，最后对 实验结果进行 了分析和讨
个典型的图像检索系统结构 图如 图 １ 所示 。 ３ 基于内容的 图像检索
一
颜 色是在 图像检 索中应用 最 为直 观 、显 著 的 视 觉信息 ，因为颜色 和图像 中 的物 体 、背景 十分 相关 ，而 且相对 于其它 特征 ，颜色 特征 的优 势也 十分 明显 ，它对 图像本 身 的尺寸 、形 变 、方 向的 依 赖性很 小 ， 有很强 的鲁棒性 ， 且计 算也 比较 具 并 简单翻 。因此 ， 颜色特征能够很好 的表示 图像 的全局 信 息 ，是 描述 图像所不 能缺少 的信 息 。 目前 有很 多 种颜色 特征提 取 的方 法被提 出来 ，主要有 颜色 直方 图、颜色矩 、颜 色相关 图和颜 色聚合 矢量等。 ３２ 纹理特征 ．
１ 引言
近年来 ，伴 随着 信息 化社会 的 到来 ，多媒体 高速发展 ，以 图像为 主的多媒体信息 也急剧增加 。 如何准 确 、快速 地从大 量 的互联 网 图像 库 中找 出 所需要 的图像 ，成为许 多研 究者 急需 解决 的一个 重要课 题 。现有 的 图像 搜索 引擎 大部 分是 通过 文 字表达 来进行检 索 的 ，而 图像 的信息 以及 查询要 求不能 用文字充 分 、合 理 的描述 ，所 以检 索效率 和精度非常低 。Ｃ Ｉ ＢＲ技术 的产生合理地 解决 了这 个问题 。基于 内容 的图像检 索（ＢＲ是指直接 根据 Ｃ Ｉ） 图像 的颜色 、纹 理 、形 状 等特征 进行 图像 信息查 询的检索 ｌ 】 １ 。新一代互联 网上 的多媒 体搜索引擎 也 是以Ｃ Ｉ Ｂ Ｒ技术 为基础的 。由此 ，本文设计 了一种 基于颜 色和纹理 特征 的 ｗ ｂ图像 检 索系统 ，通 过 ｅ 与示例图片的内容特征 匹配搜索 出所需要 的图片 。 ２ 图像检索 系统模 型 Ｗｅ 环 境下基 于 内容 的 图像 检索 系统 主要 由 ｂ 库生 成子 系统和查询 子系 统构成 ，前 者通 常 以离 线的方式工作 ，后者则主要完成在线 的图像检索 。 Ｗｅ ｂ图像检索 的一般 过程 为 ：首 先通 过库 生
10.2.1 基于内容的图像检索概述 _多媒体信息处理技术_[共3页]
![10.2.1 基于内容的图像检索概述 _多媒体信息处理技术_[共3页]](https://img.taocdn.com/s3/m/1be59cf3ccbff121dc36831f.png)
10第章基于内容的多媒体信息检索291和技术逐步求精地获得检索结果，摒弃了传统的精确匹配技术，避免了因采用传统检索方法所带来的不确定性。
（3）满足用户多层次的检索要求CBR检索系统通常由媒体库、特征库和知识库组成。
媒体库包含多媒体数据，如文本、图像、音频、视频等；特征库包含用户输入的特征和预处理自动提取的内容特征；知识库包含领域知识和通用知识，其中的知识表达可以更换，以适应各种不同领域的应用要求。
（4）大型数据库（集）的快速检索CBR往往拥有数量巨大、种类繁多的多媒体数据库，能够实现对多媒体信息的快速检索。
10.2 基于内容的图像检索10.2.1 基于内容的图像检索概述近年来，随着多媒体技术和计算机网络的飞速发展，全世界的数字图像的容量正以惊人的速度增长。
这些数字图像中包含了大量有用的信息。
然而，由于这些图像是无序地分布在世界各地，图像中包含的信息无法被有效地访问和利用。
这就要求有一种能够快速而且准确地查找访问图像的技术，也就是所谓的图像检索技术。
自20世纪70年代以来，在数据库系统和计算机视觉两大研究领域的共同推动下，图像检索技术已逐渐成为一个非常活跃的研究领域。
数据库系统和计算机视觉两大领域是从不同的角度来研究图像检索技术的，前者基于文本的，而后者是基于视觉的。
基于文本的图像检索（Text-based Image Retrieval）技术的历史可以追溯到20世纪70年代末期。
当时流行的图像检索系统是将图像作为数据库中存储的一个对象，用关键字或自由文本对其进行描述。
基于文本的图像检索沿用了传统文本检索技术，回避对图像视觉特征的分析，而是从图像名称、图像尺寸、压缩类型、作者、年代等方面索引图像，一般以关键词形式的提问查询图像，或者是根据分类目录的形式浏览查找特定类目下的图像。
由于这种搜索引擎可以利用成熟的关系数据库技术，所以检索比较准确，而且速度很快。
这种技术可以用来管理数量不多，但比较有价值的图片库，例如，博物馆收集的图片。
基于内容的图像搜索引擎
形状特征
基于边缘和基于区域 基于边缘的方法利用图像的边缘信息, 针对物体的外边界描述 基于区域的方法利用区域内的灰度分布 信息描述物体
缺 点
1.还缺乏比较完善的数学模型 2.目标有变形时检索结果往往不太可靠
方 法
目前特征提取与匹配的方法有: 1.傅立叶形状描述符法 2.几何参数法 2. 3.形状不变矩法 4.区域的面积比形状的纵横比
谢谢!!
�
纹理特征
描述的是图像或图像某一区域所对应景物 的表面特性.纹理特征不是基于像素点的 特征,它需要在包含多个像素点的区域中 进行统计计算.在模式匹配中,这种区域 性的特征具有较大的优越性,不会由于局 部的偏差而无法匹配成功.
缺 点
当图像的分辨率变化的时候,所计算出来 的纹理有时会出现较大偏差.纹理特征作 为一种表面特性也并不能完全反映出物体 的本质属性,仅仅利用纹理特征无法获得 高层次图像内容,因而将纹理信息应用于 检索时,一些具有相似纹理的不同事物会 对检索造成误导
图像检索方法
颜色特征 形状特征 纹理特征
颜色特征
它描述了图像或图像某个区域所对应的 景物的表面性质.在同一类事物中,事物之间 通常有着相同或相似的颜色特征,因此可以利 用颜色特征来区分不同物体.
优 点
图像被放大缩小,图像质量被噪声破坏, 图像被旋转都不会对图像自身的颜色特征 有较大的影响.因此,颜色特征得到了研 究人员的广泛关注
方 法
统计法,结构法,模型法,频谱法.统计 法通过图像中灰度级分布的随机属性来描 述纹理特征;几何法结构法假定纹理模式 由纹理基元以一定的,有规律的形式重复 排列组合而成,特征提取就变为确定这些 基元并定量分析它们的排列规则;模型法 利用一些成熟的图像模型来描述纹理;频 谱法借助于频率特性来描述纹理特征.
基于内容的图像检索技术综述
3科技资讯科技资讯S I N &T NOLO GY I NFORM TI ON 2008N O.03SC I ENC E &TEC HNO LO GY I N FO RM A TI ON 学术论坛基于内容的图像检索技术综述龚松春(宁波大学信息科学与工程学院浙江宁波315211)摘要:随着数字图像应用领域的飞速拓展,高效准确的数字图像检索技术越来越受到重视。
本文介绍了基于内容的图像检索(Co n t e n t -ba s ed I m age Ret r i ev al ,简称C BI R )技术,从C BI R 的技术背景、基本原理、技术特点、结构体系以及一般过程入手,并着重介绍了CB I R 使用的关键技术,最后指出了目前CBI R 技术存在的不足和发展展望。
关键词:C BI R 图像检索特征提取相似性图像数据库中图分类号：TP319.3文献标识码：A 文章编号：1672-3791(2008)01(c )-0223-021技术背景传统的图像检索方法是基于文本的图像检索,而其中最常使用的方法是使用关键字注释,在这种技术下,对图像的检索变成了对关键字的查找。
这种方法简单易行,能够从用户角度表达图像内容的高层语义。
但是基于文本检索存在着两大困难,尤其是当图像的数量非常大的时候,以下两个缺点就更加凸现：其一,文本描述难以充分表达图像的丰富内容。
因为文本描述是一种定性的描述,描述能力有限,图像中则往往含有大量需要定量描述的信息。
而且许多图像的特征难以用文本描述表达,如图像中的不规则形状、散布的纹理等就很难用文本来描述。
文本描述又具有一定的主观性,由于图像内容的丰富性以及不同人理解和兴趣方面的不同,导致内容描述的建立具有很大的主观性,这样采用这种检索方法就会带来一定的歧义；其二,文本描述难以实现基于图像视觉特征的相似性检索。
采用文本描述的检索方法,本质就在于计算检索请求与媒体文本描述之间的相似度,这就涉及到目前尚未解决的自然语言理解问题,尽管目前实现的系统中主要通过采用同义词词典来使问题得到简化,但同时也使检索的表达能力受到了较大限制。
基于内容的图像检索系统设计
数据 接收和处理 带来 的时间延 时 ，当接收到 时间信息报文后 ，根 据 出版 社 ．
当 前 时 间 的状 态 ，对 时 间 信 息 进 行 处 理 生 成 下一 时刻 的时 间信 息 ， 而 后 用 下 一 时刻 秒 信 息 或 者 下 一 帧 的帧 头 触 发 显 示 。
５ 、 结 语
保持 口线此刻的状 态 ；ＤＳＰ读取此 刻 口线上的状态 ，通过算法 将 口 为 测控设备 同步对时的实际需 求。
线状态转换为 时延返检值 ，再将 口线拉低 以启动下一次返检操 作。 参 考文献
３．５电 源 模 块
［１］周兴华．单片机 Ｃ程序设计．北京航 空航天大学 出版社，２００７—１ ０．
的评价标准。用户的视觉判断是通过人 的视觉判断来对结果的好坏 ［１］ 吴介。裘正定．底层 内容特征 的融合在 图像检 索 中的研 究进展 做 出评价 ，这种评价方法 比较简单直观 ，使 用于一次实验结果 的分 ［Ｊ］．中国图象图形 学报，２００８，１ ３（２）：１ ８９—１９７． 析 或 小 型 系 统 的 结果 分析 ，不 适 合 多 次 实 验 或 大 型 系 统 的 分 析 ；而 ［２］ Ｍ Ｖ Ｓｕｄｈａｍａｎ１，Ｄｒ．Ｃ Ｒ Ｖｅｎｕｇｏｐａ］．Ｉｍａｇｅ Ｒｅｔｒｉｅｖａ］ｆｒｏｍ 且人 的视觉判断是通过人的主观感受来对系统进行评价 ，这种评价 Ｄａｔａｂａｓｅｓ：ａｎ Ａｐｐｒｏａｃｈ ｕｓｉｎｇ Ｒｅｇｉｏｎ Ｃｏｌｏｒ ａｎｄ Ｉｎｄｅｘｉｎｇ Ｔｅｃｈｎｉｑｕｅ
频得 以产 生最终的可编程信号 。
后增加北斗对时模块和扩展系 统功能提供 了便 利 。经测试 ，系统 可
时延返检模块主要 的工作是将返检值 从指定 的口线上读出。返 以在 只 靠 内部 电池供 电的情 况 下 可 靠 工 作６个小 时 以 上 ，能 够 很 好 检值 采取循环查询的方式读取 ，每当 口线上测得一组时延返检值 ， 地解决船载 时统设备在潜艇上使 用存在的 问题 ，满足潜艇潜航过程
基于文本及内容的图像混合搜索系统的发展现状及一种解决方案
基于文本及内容的图像混合搜索系统的发展现状及一种解决方案图像混合搜索系统是一种能够通过对文本描述和图像内容进行分析和匹配的技术，从而实现更加准确和全面的搜索结果。
它的发展历程可以追溯到近年来随着人工智能、大数据和计算机视觉等技术的快速发展，图像混合搜索系统已经逐渐成为了人们生活中不可或缺的一部分。
本文将对图像混合搜索系统的发展现状进行深入分析，并提出一种解决方案，以期在这一领域取得更大的突破和创新。
一、图像混合搜索系统的发展现状1.技术基础和发展历程图像混合搜索系统的发展离不开人工智能、计算机视觉、自然语言处理等技术的快速发展。
随着人工智能技术的迅速发展，计算机视觉技术已经可以对图像进行高效的识别和理解。
自然语言处理技术也可以对文本进行深入的分析和挖掘。
结合这些技术，就可以实现更加精准和全面的图像混合搜索。
2.应用场景图像混合搜索系统已经应用于各个领域，比如电子商务、医疗保健、媒体和传媒等。
例如在电子商务领域，用户可以通过上传图片或者提供文字描述，来搜索到自己想要的商品；在医疗保健领域，医生可以通过拍照或者文字描述来寻找相关的病例和治疗方案；在媒体和传媒领域，可以通过图像混合搜索系统来对图片和视频进行检索和分类。
3.存在的问题尽管图像混合搜索系统有着广泛的应用场景和很多优势，但是也存在一些问题。
对于一些复杂和多样化的图像内容，现有的图像混合搜索系统还存在着一些识别和匹配的困难；而且在处理大规模数据时，系统的速度和准确度也还有提升的空间。
二、一种解决方案1.引入深度学习技术深度学习技术已经成为了图像混合搜索系统发展的重要动力。
通过引入深度学习技术，可以进一步提升系统对图像内容的识别和理解能力。
可以通过搭建深度卷积神经网络模型，来对图像进行更加准确和全面的识别和分类；也可以引入自然语言处理模型，对用户提供的文本进行深入的分析和挖掘，从而提高搜索结果的准确度和全面度。
2.加强数据处理和存储能力对于大规模的图像和文本数据，如何高效地进行处理和存储也是图像混合搜索系统需要解决的问题。
基于内容的图像检索技术及其应用研究的开题报告
基于内容的图像检索技术及其应用研究的开题报告题目：基于内容的图像检索技术及其应用研究一、研究背景随着互联网的发展和智能手机、平板电脑等智能设备的普及，人们每天产生大量的图像数据。
这些数据包括了照片、视频截图、网络图片等。
如何高效地从这些海量的数据中找到我们需要的信息，已经成为一个亟待解决的问题。
而基于内容的图像检索技术正是解决这个问题的有效途径之一。
传统的图像检索技术主要依靠人工的标签和描述来进行检索。
这种方法存在着标签不准确、描述主观等缺陷。
而基于内容的图像检索技术使用图像本身的内容，而不依赖人工标记，自动化程度更高，能够实现更加准确和高效的图像检索。
二、研究内容与目标本次研究旨在探究基于内容的图像检索技术及其应用。
主要包括以下内容：1.基于内容的图像检索技术的研究现状分析：回顾现有的基于内容的图像检索技术，探究其在图像特征提取、相似性度量、图像检索等方面的技术特点和局限性。
2.针对基于内容的图像检索技术的研究问题，提出一种改进方案：进一步完善和优化基于内容的图像检索技术，解决其在实际应用中遇到的问题。
3.基于改进的基于内容的图像检索技术，开发相关的图像检索应用程序：通过开发图像检索应用程序，进一步验证改进的基于内容的图像检索技术的准确性、高效性和实用性。
三、研究方法和步骤1. 基于文献综述，深入了解目前主流的基于内容的图像检索技术。
2. 分析基于内容的图像检索技术中存在的问题，设计新的图像检索算法。
3. 实现改进的算法，并在实验环境中进行测试与评价。
4. 设计图像检索应用程序，验证改进的基于内容的图像检索技术的实际效果。
四、预期结果本次研究的预期结果包括：1.分析了基于内容的图像检索技术现有的研究情况和发展趋势，指出了今后研究的重点。
2.提出了一种改进方案，并在实验环境中验证了其准确性与效率。
3.设计并开发了一款基于改进的基于内容的图像检索技术的应用程序，试验结果表明该应用程序可用于实际应用场景。
一个基于内容的图像检索系统的实现
第２ ８卷 第 ６期 ２Ｏ Ｏ ６年 ｌ ２月
宜春学 院学报 （ 然科学 ） 自
Ｊｕｎｌ ｆ ｉｈｎＵ ｉｅ ｉ （ ａ ｒｌ ｃｅｃ ） ｏ ｒ ｃｕ ｎｖｒ ｔ ｎｔ ａ ｓｉ ｅ ａｏＹ ｓｙ ｕ ｎ
Ｖ０． ８． ｏ ６ １２ Ｎ ． Ｄｅ ． ０ ６ ｃ ２ｏ
一
个 基 于 内容 的 图像检 索 系统 的 实 现
马松 霞 郑 忠龙 卢进 军 。 。
（．浙 江师 范大 学，浙 江 １
金华
３ １０ ；２ ２０４ ．山特公 司中 国深圳 分公 司，广 东 深圳
５８０ ） １１１
摘
要 ：文章 实现 了一 个基 于内容 的图像检 索系统 ．该 系统 引入 了基 于非 负矩 阵分解 Ｎ Ｆ （ ｏ —ｎｇ－ Ｍ Ｎ ｎ ｅａ
整个过程是一个逐步逼近和相关反馈的过程 ． １ 图像视觉特征 的提取和 表达
２ ２ 将相关反馈结合进 基于内容的图像检索 ． 将 目标 模 型 ０ （ Ｄ，Ｆ，Ｒ）与 一 组 相 似性 测 度 Ｍ ＝
｛ ｍ ｝结合 ， 就可 以指 定一 个基 于 内容的 图像检 索 的模型
（ Ｄ，Ｆ ，Ｒ，Ｊ）． 索过程主要包括以下几个步 骤 ：１ Ｉ Ｉ ｆ 检 ）初
始化权重 Ｗ＝ ቤተ መጻሕፍቲ ባይዱ ，
，
］ ，此时 同类 的各 权重具 有相
同的重要性 ；２ ）根据权 重 把 用户 的查 询要求 分 到各 个
特征 上 去 ；３ ）在 每个 特 征 中，根据 权重 进一 步把
图像 内容可 以理解为一 个简化 了的层 次模 型 ．第 一层 为原始数据层 ，即图像 的原 始像 素点 ；第 二层 为物理 特征 层 ，反 映了图像 内容的 低层 物理特 征 ，如颜 色 、纹 理 、形 状 、轮廓等 ；第 三层 为语义 特征层 ，是 人们 对 图像 内容概 念 性的反映，一般是 对 图像 内容的文 字性 描述 ．图像 特征 的表示方法 有三种 ：数 值表 示 、关系 表示 和语义 表示 ．譬 如 ，图像 的颜色可用 Ｒ、Ｇ、Ｂ三种数值 表示 ，图像 中对 象
基于内容的图像检索
LH2
HH2
LH1
HH1
图1
图2
计算LL低频子带所有像素点的感兴趣值:如图2所示的空间方向树 上所有对应点的像素值组成的向量的模
特征计算:小波变换
计算感兴趣值的均值MEAN和标准差SD，设定阈值T=MEAN+SD。
对感兴趣值进行排序，选取大于阈值T的点为感兴趣点。分别在感 兴趣点的8个位平面进行求和，得到每层位平面的“面积”。归一 化后即得到8个特征值。 另外，对于初始的灰度图较高的的4层位平面，分别求“面积”， 形成4个整体特征值。
2
− 3 ������21 + ������03
2
2 2
− ������30 − 3������12 ������21 + ������03 3 ������30 + ������12
− ������21 + ������03
特征计算:灰度共生矩阵
灰度共生矩阵是一种通过研究灰度的空间相关特性来描述纹理的 常用方法
特征计算:HSV颜色特征
首先按下列公式将RGB图像转化为HSV图像：
然后分别计算H,S,V三个通道的一阶矩（均值）、二阶矩（方差）和三阶矩 （斜度） 1 ������������ = ������
������
������������������
������=1
1 ������������ = ������
������ ������=1
������, ������ log(������(������, ������))
特征计算:小波变换
将RGB图像按下面公式转化为灰度图像： ������������������������ = 0.299 ∗ ������ + 0.587 ∗ ������ + 0.114 ∗ ������ 对灰度图像进行3层小波变换得到如图1所示图像:
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第六届浙江省大学生电子商务竞赛作品名称:基于内容的网络商品图像检索系统作品类别：技术类2011年3月13日目录第1章项目背景 (3)第2章关键技术介绍 (6)第3章系统分析与设计 (8)3.1需求分析 (8)3.1.1功能性需求分析 (8)3.1.2非功能性需求分析 (8)3.2系统设计 (10)3.2.1 总体结构设计 (10)3.2.2 功能模块设计 (11)3.2.3 检索流程设计 (12)3.2.4数据存储设计 (14)3.2.5 算法设计 (17)第4章系统实现 (25)4.1 数据采集模块 (25)4.2 数据检索模块 (28)4.3 数据显示模块 (29)4.4 数据推送模块 (34)第5章盈利模式与市场营销推广策略 (36)5.1目标市场 (36)5.2盈利模式 (36)5.3 系统推广策略 (37)第6章财务分析 (41)6.1搜索系统建设成本 (41)6.2搜索引擎运行维护成本 (41)6.3搜索系统宣传推广成本 (42)第7章风险及对策 (43)7.1市场风险及对策 (43)7.2技术风险及对策 (43)7.3项目风险及对策 (44)7.4竞争风险及对策 (44)第8章创新点 (45)第9章总结 (46)【参考文献】 (47)第1章项目背景随着计算机软硬件和互联网技术的飞速发展，多媒体数据的数量以惊人的速度增长。
各行各业有越来越多的信息通过图像的形式进行表达，这些图像中包含了大量有用的信息。
但是这些图像松散的分布在世界各地，缺少有效的组织，难以达到资源共享的目的。
因此如何利用如此众多的图像信息并从中定位感兴趣的图像，是对图像信息的查询技术提出的重大挑战。
早在1951年，信息检索(Information Retrieval)这一术语就被Calvin M oores描述为使用户的信息需求能够变为最终的有用信息的过程。
当然，他当时指的是文本格式的文件检索。
但他的描述却揭示了信息检索系统的实质:帮助用户具体定位相关信息。
在1970年以后，随着数据库管理和计算机视觉两个领域的飞速发展，图像检索技术(Image Retrieval)的研究成为热点。
由于图像检索在这两个领域的不同应用，所以它们采用的研究方法也各自有所侧重。
数据库管理领域的研究采用基于文本的图像检索方法，而计算机视觉领域则偏重于基于视觉的图像检索。
基于文本的图像检索（text-based image retrieval），主要在数据库领域中进行研究，它的一个典型框架是，首先对图像用文本进行注解(关键字)，然后用基于文本的数据库管理系统(DBMS)来进行图像关键字检索，诸如数据模型、多维度索引、查询评价等的研究进展均是沿着这一领域所作的。
但是，基于文本的图像检索存在很大困难，尤其是图像的数据量非常大的时候，其一，手工对图像进行注释所需的工作量太大；其二，许多图像很难用文字的方式进行描述;其三，不同的人对同一幅图像的理解不一样，即使同一个人对同一幅图像在不同环境下理解也不完全相同，这样使得对图像的描述不唯一，造成检索结果的千差万别;其四，由于世界上存在许多语种，采用不同的语言文字对图像进行描述而建立的索引在应用中造成了一定的阻碍。
因此基于文本方式的图像检索存在很大的局限性。
90年代初期，随着大规模数字图像库的出现，上述的问题变得越来越尖锐。
为克服这些问题，基于内容的图像检索技术(content-based image retrieval)应运而生。
区别于原有系统中对图像进行人工标注的做法，基于内容的检索技术自动提取每幅图像的视觉内容特征作为其索引，如色彩、纹理、形状等。
此后几年中，这个研究领域中的许多技术发展起来，一大批研究性的或商用的图像检索系统被建立起来。
基于内容的图像检索系统具有与传统基于文本的检索系统完全不同的构架。
首先，由于图像依赖其视觉特征而非文本描述进行索引，查询将根据图像视觉特征的相似度进行。
用户通过选择具有代表性的一幅或多幅例子图像来构造查询，然后由系统查找与例子图像在视觉内容上比较相似的图像，按相似度大小排列返回给用户。
这就是所请的通过例子图像的检索(query by image example)另外，基于内容的检索系统一般通过可视化界面和用户进行频繁的交EL，以便于用户能够方便地构造查询、评估检索结果和改进检索结果。
基于内容的图像检索作为一种利用图像的颜色、纹理、形状等特征进行检索新的检索技术。
它融合了传统的模式识别技术与多媒体良好的人机交互技术，有着广泛的发展应用前景，特别是在电子商务领域。
近年来，随着Imemet技术和电子商务技术的不断发展与成熟，以此为技术基础的网络购物平台层出不穷。
网络购物平台中的商品货源广泛、品种齐全且价格合理，有着巨大的消费需求，因此得到了迅速的发展。
目前，随着物流服务的完善，网络购物作为一种新型的购物方式已经渐渐取代了传统的购物方式，成为一种时尚。
纵观国内外的知名购物网站，它们无一例外的都为用户提供了商品检索功能。
然而，很多购物网站只为用户提供了基于关键字的检索功能。
网络购物平台中的一些商品难于用文字来表达其自身的属性，这给用户挑选中意的商品带来的很大的不便。
例如，服装的款式花色很难用文字表达，这使得用户难以用关键字检索到具有欣宜花色和款式的服装。
然而，利用商品图像作为查询信息，这个问题就会迎刃而解。
CBIR就像是一种为其量身定做的技术，可以很好的解决对某些不便于用文字描述其特征的商品图像的检索问题，极大地方便用户利用网络购物平台选购商品。
我国个人消费网购规模正在以每年超过100%的增速快速发展。
根据艾瑞、易观等机构的统计数据，2009年中国个人消费网络购物的金额已经达到2500亿，预计到2012年将达到7130亿。
尽管如此，网购交易额仍然只占个人消费总体消费额不到2%，发展空间巨大。
随着网购规模的发展，越来越多的商家和商品出现在互联网，这就给消费者挑选商品带来了越来越大的困难。
根据统计，目前淘宝已经有超过300万家商户，在线超过3亿件商品。
这就给购物搜索带来了巨大的市场机遇。
根据艾瑞的统计，2009年购物搜索市场规模已经超过11亿，而且随着网购交易规模的发展，增速也越来越快。
而图像购物搜索是购物搜索的重要组成部分，是近几年国内外研究的重点。
同时，近年来随着智能手机和3G通信网络的发展，人们又多了一种购物选择：利用手机实现移动购物。
这种方式与传统网购相比更加快捷、灵活、方便，可以充分利用手机的照相功能，结合图像搜索，随时随地实现购物。
由于移动商务需要基于手机平台进行操作，考虑到手机平台的特殊性，如何让商品更条理、更清晰的展示在用户面前是提升用户体验的核心因素。
在分析商品购物特点的基础上，设计与开发了基于内容的网络商品图像检索系统，通过对商品图像的自动识别，在海量商品数据中准确、快速的寻找消费者感兴趣的满意商品。
开发的系统同时支持网络环境和移动环境。
第2章关键技术介绍本系统采用Jsp+Servlet+Javabean三层结构，将用户界面、数据内容清晰地分离开来，明确了各个角色的定义。
Servlet程序在服务器端运行，动态地生成Web页面。
与传统的CGI和许多其他类似CGI的技术相比，Java Servlet具有更高的效率，更容易使用，功能更强大，具有更好的可移植性，更节省投资。
下面就jsp，servlet，javabean三方面进行介绍。
1. servletservlet是在服务器端执行的，具有良好的移植性，不论操作系统是Windows、Linux、Unix等等，都能将写好的Servlet程序放在这些操作系统上执行，是真正的写一次，到处执行。
另外Servlet功能强大，Servlet能完全发挥Java API的威力，想写网络目录查询程序，则可利用JNDI API,想连接数据库，则可利用JDBC等等。
其次是性能，执行一次以后，会停留在内存中一段时间，当有相同的请求发生时，Servlet会利用不同的线程来处理，在性能上会有大幅的提升，而服务器会自动清除停留时间过长而且没有执行的Servlet，最后Servlet也有类型检查的特性，并且利用Java的垃圾收集与没有指针的设计，使得Servlet避免内存管理的问题。
2. jsp为了弥补Servlet在开发Web-based系统不足的地方，JSP出现了。
JSP 的出现大大简化了Servlet处理Web系统的工作量。
JSP是一种动态网页技术，即在传统的HTML里嵌入Java程序，客户端发出请求，服务器端执行，仅此而已。
3. JavaBeanJavaBean是一个可重复使用，且跨平台的软件组件，可以在JBuilder、eclipse等软件以可视化的方式来开发，它是一个类，并封装若干方法，当我们需要时，直接可以拿来用。
本系统中将jsp作为视图层，servlet作为控制层，javabean作为模型层，三者结合使用，取长补短，总的优点有如下几点：1. 低耦合性视图层和业务层分离，这样就允许更改视图层代码而不用重新编译模型和控制器代码，同样，一个应用的业务流程或者业务规则的改变只需要改动模型层即可。
因为模型与控制器和视图相分离，所以很容易改变应用程序的数据层和业务规则。
2. 高重用性和可适用性随着技术的不断进步，现在需要用越来越多的方式来访问应用程序。
该架构允许使用各种不同样式的视图来访问同一个服务器端的代码。
它包括任何WEB （HTTP）浏览器或者无线浏览器（wap），比如，用户可以通过电脑也可通过手机来订购某样产品，虽然订购的方式不一样，但处理订购产品的方式是一样的。
由于模型返回的数据没有进行格式化，所以同样的构件能被不同的界面使用。
例如，很多数据可能用HTML来表示，但是也有可能用WAP来表示，而这些表示所需要的命令是改变视图层的实现方式，而控制层和模型层无需做任何改变。
3. 较低的生命周期成本使降低开发和维护用户接口的技术含量成为可能。
4. 快速的部署使开发时间得到相当大的缩减，它使程序员（Java开发人员）集中精力于业务逻辑，界面程序员（HTML和JSP开发人员）集中精力于表现形式上。
5. 可维护性分离视图层和业务逻辑层也使得WEB应用更易于维护和修改。
6. 有利于软件工程化管理由于不同的层各司其职，每一层不同的应用具有某些相同的特征，有利于通过工程化、工具化管理程序代码第3章系统分析与设计3.1需求分析3.1.1功能性需求分析在一个基于内容检索的图像数据库中，用户可以根据自己定义的图像特征，查找类似或相关的图像。
例如：服装设计师需要查找一些自己需要的服装样本：医学工作者需要从医学影像数据库中查找一些相关的病例资料；互联网爱好者可能需要在互联网上下载一些图像资料；文物工作者需要查找相关的文物图像资料；公安部门需要根据指纹、脚印等进行罪犯资料的查询；以及一些特殊环境里的电子锁装置(指纹识别、面容识别、掌纹等识别)等。