面向图像检索的视觉特征提取技术研究文献综述

图像检索作为计算机视觉领域的重要研究方向之一，近年来受到越来越多的关注。

而视觉特征提取作为图像检索技术的关键环节，直接影响着检索结果的准确性和效率。

本文首先介绍了图像检索和视觉特征提取的基本概念，并概述了其发展历程和研究意义。

接着，对基于全局特征、局部特征和深度学习的图像检索方法进行了详细阐述，分析了不同方法的优缺点和适用场景。

其中，全局特征方法包括颜色直方图、颜色矩和全局纹理描述符等；局部特征方法包括SIFT、SURF和ORB等；深度学习方法则涵盖了卷积神经网络、预训练模型、特征聚合方法和深度哈希等。

此外，本文还总结了图像检索常用的数据集和评价指标，并对不同特征提取方法的性能进行了比较分析。

最后，展望了图像检索技术未来的发展趋势，并指出深度学习、跨模态检索和面向特定领域的图像检索将是未来的研究热点。

关键词：图像检索；视觉特征提取；全局特征；局部特征；深度学习

1.1图像检索图像检索是指利用计算机对图像数据库进行检索，以查找与用户查询相关的图像的技术。

与传统的基于文本的检索方式不同，图像检索直接利用图像的视觉内容进行检索，例如颜色、纹理、形状和空间关系等。