基于内容的图像检索（CBIR），我们今天看到的，是任何技术的原则，帮助组织他们的视觉内容的数字图像档案。根据这个定义，什么范围从的图像相似功能强大的图像注释发动机属于管辖范围内的CBIR。此特性的CBIR作为一个研究领域，它在科学界的一个独特的时刻。虽然我们见证继续努力，在解决问题的根本开强大的图像理解，我们也看到，人们从不同的领域，如计算机视觉，机器学习，信息检索，人机交互，数据库系统，Web和数据挖掘，信息理论，统计学，心理学的贡献，并成为一部分的CBIR社区的
在这篇论文中，我们调查了近200个重点理论和实证的贡献相关的图像检索和自动图像标注在当前的十年，在这个过程中讨论产卵相关的子域。我们还讨论了在适应现有的图像检索技术，构建系统，可以在现实世界中是有用的重大挑战。
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大神！！！！请问你是在做英语的练习题吗？把阅读理解都搬上来。你这一大筐叫人情何以堪。
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