VBIR：基于视觉的图像检索

“基于视觉的图像检索”（Vision Based Image Retrieval，简称VBIR）是一种广泛应用于多媒体与信息检索领域的核心技术。该术语常被缩写为VBIR，以方便快速书写与日常交流使用。它主要涉及通过分析图像的视觉特征来实现高效检索，常见于跨学科的综合应用场景中，尤其在没有明确分类的复杂数据环境下具有重要价值。

Vision based image retrieval具体释义

  • 英文缩写：VBIR
  • 英语全称：Vision based image retrieval
  • 中文意思：基于视觉的图像检索
  • 中文拼音：jī yú shì jué de tú xiàng jiǎn suǒ
  • 相关领域： vbir 未分类的

Vision based image retrieval的英文发音

例句

  1. Region Semantic and Vision Feature Based Relevance Feedback Image Retrieval
  2. 基于语义和视觉特征相结合的相关反馈图像检索技术研究
  3. Feature extraction is one of the important aspects in computer vision, which consists of CBIR ( Content Based Image Retrieval, CBIR ), image classification and so on. It is significant to extract image information exactly.
  4. 特征提取是基于内容的图像检索（ContentBasedImageRetrieval，CBIR）、图像分类等计算机视觉的关键环节之一，准确地表示出图像涵盖的信息是至关重要的。
  5. A basic problem, in such areas as image analysis, computer vision, automatic navigation, diagnosis based on medical image and image database retrieval, is the automatic segmentation, description and recognition of objects in image.
  6. 图像物体的分割、描述、特征提取和识别是图像分析、计算机视觉、自动导航、基于医疗图像的诊断以及图像数据库检索等领域的一个核心问题。
  7. Shape analysis is an important topic in computer vision and has won wide applications such as object recognition, content based image retrieval, OCR, medical diagnosis and so on.
  8. 形状分析是计算机视觉领域的一个重要的研究问题，已经在科学研究领域和工程技术方面有着非常广泛的应用，如目标识别、基于内容的图像检索、文字识别、医疗诊断等。
  9. Image segmentation is a basic technology of modern computer vision task. It has a direct effect on the accuracy of retrieval results in content based image retrieval system. Therefore it is one of the most important parts in image processing.
  10. 图像分割是现代计算机视觉任务的基础技术，在基于内容的图像检索系统中对检索结果的准确率有直接的影响，因此是现在图像分析领域里备受关注的问题。

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