摘要
相似图像检索系统作为计算机视觉领域的重要研究方向，近年来受到越来越多的关注。
其目标是从海量图像数据库中快速准确地找到与查询图像视觉内容相似的图像，广泛应用于电子商务、版权保护、医学诊断等领域。
本文首先介绍相似图像检索系统的概念、研究意义及应用背景，接着重点阐述了图像特征提取、相似度度量和索引结构等关键技术，并对国内外研究现状进行了详细综述，分析了不同方法的优缺点。
最后，总结了相似图像检索系统面临的挑战，并展望了未来的发展趋势。
关键词：相似图像检索；内容特征提取；深度学习；哈希检索；图像索引
随着互联网和多媒体技术的飞速发展，图像数据呈现爆炸式增长，如何从海量图像数据中高效准确地检索出目标图像成为亟待解决的问题。
传统的基于文本的图像检索方法需要手动标注图像，不仅工作量巨大，而且难以准确描述图像的视觉内容。
因此，相似图像检索系统应运而生，其核心思想是通过提取图像的视觉特征，并根据特征之间的相似度进行检索，克服了传统方法的局限性。
相似图像检索系统主要包含三个核心模块：图像特征提取、相似度度量和索引结构。
图像特征提取旨在将图像转换为计算机可处理的特征向量，常用的特征包括颜色、纹理、形状等底层特征，以及基于深度学习提取的语义特征。
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