著名图像音频检索系统简介
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(http://www.hermitagemuseum.org/fcgi-bin/db2www/qbicSearch.mac/qbic?selLang=English)
QBIC 系统提供了多种的查询方式，包 括：利用标准范图（系统自身提供）检索， 用户绘制简图或扫描输入图像进行检索， 选择色彩或结构查询方式，用户输入动态 影象片段和前景中运动的对象检索。
VisualSEEK
WebSEEK是其中功能 强大的特色工具。 VisualSEEK的检索机制与 其他CBIR系统相似。高 效率的WEB图像信息检 索是它的特点。它采用了 先进的特征抽取技术；用 户界面强大、操作简单、 查询途径丰富；结果输出 画面生动，
支持用户直接下载信息。
Piction.com 有限公司 开发
Photobook
美国麻省理工学院的多媒体实验室所开发的 用于图像查询和浏览的交互工具。它由三个子系 统组成，分别负责提取形状、纹理、面部特征。 因此，用户可以在这三个子系统中分别进行基于 形状、基于纹理和基于面部特征的图像检索。
在 Photobook 的最新版本 FourEyes 中， Picard 等人提出了把用户加入到图像注释和检索 过程中的思想。同时由于人的感知是主观的，他 们又提出了“模型集合”来结合人的因素。实验 结果表明，这种方法对于交互式图像注释来说非 常有效。
QBIC
QBIC 是少数几个考虑了高维特征索引 的系统之一。
QBIC除了上面的基于内容特性的检索， 还辅以文本查询手段。例如为旧金山现代 艺术博物馆的每幅作品给予标准描述信息： 作者、标题、日期，许多作品还有内容的 自然描述。
QBIC四大功能
• Quick search • Browse • QBIC search • Advanced search
RetrievalWare
由 Excalibur 科技有限公司开发的一种基于 内容的图像检索工具。
在比较新的版本中提供基于6种图像属性的检索， 分别是颜色、形状、纹理、颜色结构、亮度结构 和ຫໍສະໝຸດ Baidu横比。颜色属性是对图像的颜色及其所占的 比率进行测定，但并不包括对颜色的结构或位置 的测定，这一项是由颜色结构属性控制的；形状 属性指图像中物体的轮廓或线条的相对方位、弯 曲度及对比度；纹理属性是指图像的平滑度或粗 糙度，一幅图的表面特性；亮度属性是指构成图 像的象素组合的亮度。这是一个非常有力的图像 检索工具。
VisualSEEK
• 相对于其它的多媒体检索系统，VisualSEEK 的优 点在于：高效的 Web 图像信息检索，采用了先 进的特征抽取技术，用户界面强大，操作简单， 查询途径丰富，输出画面生动且支持用户直接下 载信息。而 WebSEEK 本身就是一个独立的万维 网可视化编程工具，已经对 650000 幅图像和 10000 个影象片段进行了编目，用户可以使用目 录浏览和特征检索方式进行图像检索。
图像检索系统、音频检索系统
著名图像检索系统简介
一、QBIC(Query By Image Content)图像检 索系统
二、Virage 三、RetrievalWare 四、Photobook 五、VisualSEEK 六、Piction
QBIC
IBM 公司 90年代开发制作的图像和动 态景象检索系统，是第一个基于内容的商 业化的图像检索系统。
quick search
quick search
检索 结果
BROWSER
BROWSER
基于颜色特征的图像检索
基于颜色特征的图像检索
选取了 四种颜色
检索 结果
基于形状特征的图像检索
绘制 图形
检索 结果
高级检索（advanced search）
高级检索（advanced search）
QBIC
在用户输入图像、简图或影象片段时， QBIC 对输入的查询图像进行颜色、纹理、 形状等特征进行分析和抽取，然后根据用 户选择的查询方式分别进行不同的处理。 QBIC 中使用的颜色特征有色彩百分比、色 彩位置分布等；使用的纹理特征是根据 Tamura 提出的纹理表示的一种改进，即结 合了粗糙度、对比度和方向性的特性；使 用的形状特征有面积、圆形度、偏心度、 主轴偏向和一组代数矩不变量。
VisualSEEK
由哥伦比亚大学开发的,基于视觉特征的检索 工具, 是一种面向 WWW 的文本或图像搜索引擎。 它们的主要特点是采用了图像区域之间空间关系 和从压缩域中提取的视觉特征。系统所采用的视 觉特征是利用颜色集和基于小波变换的纹理特征。
VisualSEEK 同时支持基于视觉特征的查询和基 于空间关系的查询。 WebSEEK是其中功能强大 的特色工具。 WebSEEK 包括三个主要模块：图 像/视频采集模块，主题分类和索引模块，查找、 浏览和检索模块。
Piction
小结
QBIC等系统是基于内容的图像检索系 统。
这种方式通过分析图像本身的内容，如色 彩、对象等图像内部元素来决定最终搜索 结果。在进行搜索时，系统会先进行采样， 然后与数据库中的文件相比较，最后将内 容相似的媒体文件返回并作为最终搜索页 面出现。
小结
对于搜索引擎，大家最为熟悉的，是基 于文本类的搜索，比如百度，google等就 是以“关键字”为搜索条件，再根据计算 数据库中关键词出现的频率，决定搜索结 果排列顺序的文本搜索方式。在进行搜索 时，用户输入的文本，将作为关键字进行 提交，系统根据数据库的文件将关键字映 射为网站或网页地址，并以最终结果出现。
高级检索（advanced search）
高级检索（advanced search）
高级检索（advanced search）
高级检索（advanced search）
Virage
• 由 Virage 公司开发的基于内容的图像检索引
擎.同QBIC 系统一样，它也支持基于色彩、颜色 布局、纹理和结构等视觉特征的图像检索。Jerry 等人还进一步提出了图像管理的一个开放式框架， 将视觉特征分为通用特征（如颜色、纹理和形状） 和领域相关特征（如用于人脸识别和癌细胞检测 等）两类。
QBIC 系统提供了多种的查询方式，包 括：利用标准范图（系统自身提供）检索， 用户绘制简图或扫描输入图像进行检索， 选择色彩或结构查询方式，用户输入动态 影象片段和前景中运动的对象检索。
VisualSEEK
WebSEEK是其中功能 强大的特色工具。 VisualSEEK的检索机制与 其他CBIR系统相似。高 效率的WEB图像信息检 索是它的特点。它采用了 先进的特征抽取技术；用 户界面强大、操作简单、 查询途径丰富；结果输出 画面生动，
支持用户直接下载信息。
Piction.com 有限公司 开发
Photobook
美国麻省理工学院的多媒体实验室所开发的 用于图像查询和浏览的交互工具。它由三个子系 统组成，分别负责提取形状、纹理、面部特征。 因此，用户可以在这三个子系统中分别进行基于 形状、基于纹理和基于面部特征的图像检索。
在 Photobook 的最新版本 FourEyes 中， Picard 等人提出了把用户加入到图像注释和检索 过程中的思想。同时由于人的感知是主观的，他 们又提出了“模型集合”来结合人的因素。实验 结果表明，这种方法对于交互式图像注释来说非 常有效。
QBIC
QBIC 是少数几个考虑了高维特征索引 的系统之一。
QBIC除了上面的基于内容特性的检索， 还辅以文本查询手段。例如为旧金山现代 艺术博物馆的每幅作品给予标准描述信息： 作者、标题、日期，许多作品还有内容的 自然描述。
QBIC四大功能
• Quick search • Browse • QBIC search • Advanced search
RetrievalWare
由 Excalibur 科技有限公司开发的一种基于 内容的图像检索工具。
在比较新的版本中提供基于6种图像属性的检索， 分别是颜色、形状、纹理、颜色结构、亮度结构 和ຫໍສະໝຸດ Baidu横比。颜色属性是对图像的颜色及其所占的 比率进行测定，但并不包括对颜色的结构或位置 的测定，这一项是由颜色结构属性控制的；形状 属性指图像中物体的轮廓或线条的相对方位、弯 曲度及对比度；纹理属性是指图像的平滑度或粗 糙度，一幅图的表面特性；亮度属性是指构成图 像的象素组合的亮度。这是一个非常有力的图像 检索工具。
VisualSEEK
• 相对于其它的多媒体检索系统，VisualSEEK 的优 点在于：高效的 Web 图像信息检索，采用了先 进的特征抽取技术，用户界面强大，操作简单， 查询途径丰富，输出画面生动且支持用户直接下 载信息。而 WebSEEK 本身就是一个独立的万维 网可视化编程工具，已经对 650000 幅图像和 10000 个影象片段进行了编目，用户可以使用目 录浏览和特征检索方式进行图像检索。
图像检索系统、音频检索系统
著名图像检索系统简介
一、QBIC(Query By Image Content)图像检 索系统
二、Virage 三、RetrievalWare 四、Photobook 五、VisualSEEK 六、Piction
QBIC
IBM 公司 90年代开发制作的图像和动 态景象检索系统，是第一个基于内容的商 业化的图像检索系统。
quick search
quick search
检索 结果
BROWSER
BROWSER
基于颜色特征的图像检索
基于颜色特征的图像检索
选取了 四种颜色
检索 结果
基于形状特征的图像检索
绘制 图形
检索 结果
高级检索（advanced search）
高级检索（advanced search）
QBIC
在用户输入图像、简图或影象片段时， QBIC 对输入的查询图像进行颜色、纹理、 形状等特征进行分析和抽取，然后根据用 户选择的查询方式分别进行不同的处理。 QBIC 中使用的颜色特征有色彩百分比、色 彩位置分布等；使用的纹理特征是根据 Tamura 提出的纹理表示的一种改进，即结 合了粗糙度、对比度和方向性的特性；使 用的形状特征有面积、圆形度、偏心度、 主轴偏向和一组代数矩不变量。
VisualSEEK
由哥伦比亚大学开发的,基于视觉特征的检索 工具, 是一种面向 WWW 的文本或图像搜索引擎。 它们的主要特点是采用了图像区域之间空间关系 和从压缩域中提取的视觉特征。系统所采用的视 觉特征是利用颜色集和基于小波变换的纹理特征。
VisualSEEK 同时支持基于视觉特征的查询和基 于空间关系的查询。 WebSEEK是其中功能强大 的特色工具。 WebSEEK 包括三个主要模块：图 像/视频采集模块，主题分类和索引模块，查找、 浏览和检索模块。
Piction
小结
QBIC等系统是基于内容的图像检索系 统。
这种方式通过分析图像本身的内容，如色 彩、对象等图像内部元素来决定最终搜索 结果。在进行搜索时，系统会先进行采样， 然后与数据库中的文件相比较，最后将内 容相似的媒体文件返回并作为最终搜索页 面出现。
小结
对于搜索引擎，大家最为熟悉的，是基 于文本类的搜索，比如百度，google等就 是以“关键字”为搜索条件，再根据计算 数据库中关键词出现的频率，决定搜索结 果排列顺序的文本搜索方式。在进行搜索 时，用户输入的文本，将作为关键字进行 提交，系统根据数据库的文件将关键字映 射为网站或网页地址，并以最终结果出现。
高级检索（advanced search）
高级检索（advanced search）
高级检索（advanced search）
高级检索（advanced search）
Virage
• 由 Virage 公司开发的基于内容的图像检索引
擎.同QBIC 系统一样，它也支持基于色彩、颜色 布局、纹理和结构等视觉特征的图像检索。Jerry 等人还进一步提出了图像管理的一个开放式框架， 将视觉特征分为通用特征（如颜色、纹理和形状） 和领域相关特征（如用于人脸识别和癌细胞检测 等）两类。