TY - Jour A2 - Lin，Cheng-Jian Au - Dewan，Jaya H. Au - Thepade，Sudeep D. Py - 2020 DA - 2020/10/23 Ti - 使用低级和当地功能的图像检索：全面评论SP- 8851931 VL - 2020 AB - 数十亿多媒体数据文件正在Web上创建并共享，主要是社交媒体网站。多媒体数据，尤其是图像和视频的爆炸性增加创建了从存档集合搜索和检索相关数据的问题。在过去的几十年中，图像数据的复杂性呈指数增加。由于图像内容和与图像相关联的文本注释之间的区别，基于文本的图像检索技术不符合用户的需求。近年来已经提出了各种方法，以解决语义差距的问题，并检索类似于用户指定的查询的图像。根据图像内容的图像检索吸引了许多研究人员，因为它使用诸如颜色，纹理和形状特征等图像的视觉内容。低级图像特征将图像内容表示为特征向量。将查询图像特征向量与数据集图像与特征向量进行比较以检索类似图像。本文的主要目的是根据基于特征提取，描述和匹配内容评估在基于低级特征内容和本地特征的特征提取，描述和匹配内容中，并提出了未来有希望的未来 research direction for researchers. SN - 1687-9724 UR - https://doi.org/10.1155/2020/8851931 DO - 10.1155/2020/8851931 JF - Applied Computational Intelligence and Soft Computing PB - Hindawi KW - ER -