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內涵式影像檢索 (Content-based Image Retrieval)
隨著儲存媒介之容量與日俱增，以及數位攝影器材的普及，網際網路上存在著數量龐大的數位影像，如何有效地檢索在資料庫的數位影像，已是多媒體研究的主流之一。傳統的方法是以人工對每張影像指定數個關鍵字，讓使用者鍵入關鍵字來搜尋影像。然而，此種傳統的文字搜尋方法，不僅在註釋關鍵字方面耗費許多的成本，且影像中包含許多紋理 (texture)、形狀或物件空間關係等不易以關鍵字描述的特性。有鑑於此，近年來影像檢索 (image retrieval) 的研究領域，多集中在探討以內涵資訊為基礎 (content-based) 的影像檢索方法。運用影像處理的相關技巧，電腦可以自動從每張影像中擷取許多特徵 (feature)...
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內涵式影像檢索 (Content-based Image Retrieval)
隨著儲存媒介之容量與日俱增，以及數位攝影器材的普及，網際網路上存在著數量龐大的數位影像，如何有效地檢索在資料庫的數位影像，已是多媒體研究的主流之一。傳統的方法是以人工對每張影像指定數個關鍵字，讓使用者鍵入關鍵字來搜尋影像。然而，此種傳統的文字搜尋方法，不僅在註釋關鍵字方面耗費許多的成本，且影像中包含許多紋理 (texture)、形狀或物件空間關係等不易以關鍵字描述的特性。有鑑於此，近年來影像檢索 (image retrieval) 的研究領域，多集中在探討以內涵資訊為基礎 (content-based) 的影像檢索方法。運用影像處理的相關技巧，電腦可以自動從每張影像中擷取許多特徵 (feature)，如顏色的分佈、紋理的變化等，而影像搜尋時，則是尋找資庫中具有類似特徵值的影像。此種內涵式影像檢索方法，不僅可以擷取出許多難以用文字描述的影像特性，而且可以讓電腦自動化去計算特徵值，省去大量的人力成本。

由於影像的顏色與材質分佈，不易以文字描述，現今的查詢方式多要求使用者提供一張範例影像 (example query) 進行檢索。即使如此，由於不同使用者對相同範例影像的認知不同，查詢的結果往往不如人意，因此，現行的影像檢索方法多利用相關回饋 (relevance feedback) 技術，根據使用者回饋的影像，更新範例影像所提供的資訊以及修正影像比對方式，以使查詢結果更符合使用者的需求。