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基于内容和语义的物品图像检索的综述报告
随着现代社会的数字化和网络化发展，图像和视频数据越来越普及，社交媒体、电子商务、生物医学和安防等领域，都对图像和视频的管理和检索提出了更高的需求。然而，大数据时代所带来的海量数据和高维特征问题使得常规的图像检索方法变得困难。为了解决这个问题，研究者开始探索基于内容和语义的物品图像检索技术。
基于内容的图像检索（CBIR）是通过提取图像中的视觉特征（如颜色、纹理、形状等），使用这些特征来描述和表示图像信息，并寻找与查询图像具有相似视觉特征的图像。基于内容的图像检索易于实现，但是该方法存在一定的局限性，由于人类视觉系统的复杂性，同一物体的不同视角、光照条件或遮挡等，都会影响其视觉特征。此外，内容特征严格地受限于图像本身，无法准确地捕捉图像中的语义信息。
为了解决基于内容图像检索的局限性，基于语义的图像检索（SBIR）出现了。该方法通过利用来自外部数据源的先验知识，将图像从视觉特征转换为语义特征，从而能够更好地描述和表示图像信息。语义信息可以是基于标签、注释或结构化的数据，也可以是基于语义概念的嵌入向量。大多数SBIR方法可以概括为两种类型：基于分类和基于嵌入的方法。基于分类的SBIR方法通过预训练的分类器，将图像映射到一组预定义的语义标签中。基于嵌入的SBIR方法则将语义信息表示为嵌入空间中的向量，并通过计算嵌入空间中图像表示的距离进行检索。
与基于内容的图像检索相比，基于语义的图像检索的主要优势是具有更高的语义理解能力，可以更精确地表示图像的内容和含义。然而，SBIR方法需要额外的先验知识，例如标注数据或词向量等，对于没有先验知识的单张图像检索任务，其检索性能会受到限制。
近年来，许多研究人员探索了将基于内容的图像检索和基于语义的图像检索结合起来的方法。例如，一些方法使用基于内容的特征来生成语义特征，以便更好地捕捉图像中的语义信息。其他方法使用基于语义的图像检索方法进行初始检索，然后使用基于内容的方法进一步筛选结果，从而提高检索性能。
总之，基于内容和语义的物品图像检索是一种有前途的技术，目前已广泛应用于不同领域的图像管理和检索任务中。未来，随着深度学习技术的发展，基于内容和语义的图像检索方法将会不断发展，为图像检索任务提供更加高效和准确的解决方案。