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基于内容图像检索技术的研究的综述报告
内容图像检索是指通过对图片内容进行分析，将相似的图片归类到一起的技术。近年来，随着计算机视觉和机器学习技术的飞速发展，内容图像检索技术得以迅速发展，为人们提供了更加高效、准确的图片检索服务。
内容图像检索技术的研究可以分为两个方向，一是基于传统特征提取方法的图像检索，二是基于深度学习的图像检索。传统特征提取方法的图像检索有着较成熟的理论和实践基础，而基于深度学习的图像检索则算是相对较新的技术。
对于传统特征提取方法，最早的是基于颜色、纹理等低层次特征进行图像检索，但该方法对于图像语义分析仍存在着较大的困难。到了后来，出现了基于SIFT、HOG等高维局部特征的图像检索技术，这些技术可以通过选取图像中的重要特征点并提取其周围的局部特征描述子，进而实现对于图片的检索。此外，还有基于视觉词包模型（bag-of-wordsmodel）和支持向量机的图像检索方法，它认为图像中所有的局部特征可以被那个词包描述到，将图像中的局部特征进行聚类形成视觉词包，并在此基础上进行图像检索。
随着深度学习的兴起，基于卷积神经网络的图像检索技术获得越来越多的关注。该技术能够通过学习大量图片的特征表示来实现对于图片内容的抽象和识别。一般采用全连接层提取特征向量，然后直接计算不同图片间的相似度得到结果。其中比较典型的是基于AlexNet的CNN图像检索方法和基于VGG-Net的CNN图像检索方法。由于神经网络可以自动学习图像的特征，因此基于深度学习的图像检索技术相比于传统特征提取方法具有更好的数据适应能力和更加优秀的性能。
总之，随着计算机视觉和机器学习技术的不断提升，内容图像检索技术在实际应用中也越来越成熟和广泛。虽然基于传统特征提取方法的图像检索有着较为成熟的理论和实践基础，但基于深度学习的图像检索技术在性能上更具有优势，有着更加广阔的应用前景。以后的研究方向还可以进一步将内容图像检索技术与其他技术领域相融合，从而在实践中发挥更加广泛的作用。