【摘要】：随后，出现了Virage，Photo Book，Visual Seek等CBIR工具。Photo Book是麻省理工学院媒体实验室开发的图像检索工具，与QBIC，Virage不同的是，该项目考虑了人类认知的主观性，即:人们对图像内容的理解往往带有主观性，采用了“模型群”来结合人的主观因素。Visual Seek是由哥伦比亚大学开发的CBIR系统，并且支持Web查找，主要包括:数据采集、分类和索引、浏览和检索三个模块。除了基本的视觉特征，Visual Seek还支持基于空间特征关系的图像检索。
较早出现的商用CBIR系统叫做QBIC[1](Query by Image Content)，该系统通过对图像的内容特征进行分析来实现相似度计算，并支持多种检索方式，包括:基于样例的图像检索，基于用户草图的图像检索以及基于轮廓、颜色、纹理等特征的图像检索。在QBIC系统中，视觉特征向量的提取主要包括以下几个方面:颜色直方图、粗糙度、对比度、方向性、形状区域、离心率、主轴定向等，采用Karhunen-Loeve变换(简称KLT)和R*树方法分别对原始特征进行维数约减和多维索引。随后，出现了Virage，Photo Book，Visual Seek等CBIR工具。
(1)Virage不但支持颜色、纹理、形状三种基本视觉特征，及其任意组合的查询方式，而且还将视觉特征扩充到了领域相关的特征，如:生物识别中的指纹特征、面部特征，等等。
(2)Photo Book是麻省理工学院媒体实验室开发的图像检索工具，与QBIC，Virage不同的是，该项目考虑了人类认知的主观性，即:人们对图像内容的理解往往带有主观性，采用了“模型群”来结合人的主观因素。(www.xing528.com)
(3)Visual Seek是由哥伦比亚大学开发的CBIR系统，并且支持Web查找，主要包括:数据采集、分类和索引、浏览和检索三个模块。除了基本的视觉特征，Visual Seek还支持基于空间特征关系的图像检索。例如:如果用户想要搜索一幅山水图像，就可以构造一幅草图作为查询条件，草图上有绿色的波峰区域代表山脉，旁边是蓝色的区域代表流水，系统就可以从数据库中找出与这种空间特征关系相似的图像。
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