MATLAB程序，基于内容图像检索，可以分别从颜色和纹理特征对图像进行检索。

基于内容的图像检索，源代码，包括图像库，有界面设计

介绍 该存储库包含一个CBIR（基于内容的图像检索）系统 提取查询图像的特征，并从图像数据库中检索相似的图像 第一部分：特征提取 在此系统中，我实现了几种流行的图像功能： 基于颜色 基于纹理 基于形状 深层方法 所有功能均已模块化 功能融合 某些功能不够健壮，请转向功能融合 降维 维数的诅咒告诉我们，高维向量有时会失去距离属性 第2部分：评估 CBIR系统根据特征相似度检索图像 系统的稳健性通过MMAP（平均MAP）评估，评估公式参考 图片AP：每次命中的平均精度 depth = K表示系统将返回前K个图像 top-K中的正确图片称为匹配 AP =（hit1.precision + hit2.precision + ... + hitH.precision）/ H class1 MAP =（class1.img1.AP + class1.img2.AP + ... + class1.

NL2SQL-BERT 内容增强的基于BERT的文本到SQL生成 将数据库设计规则整合到text-to-sql生成中： 我们使用表格单元格和问题字符串的匹配信息来构造一个向量，该向量的长度与问题长度相同。 该问题向量主要提高了WHERE-VALUE推理结果的性能。 因为它注入了将答案单元格及其对应的表头绑定在一起的知识。 如果找到答案单元格，那么我们将找到包含答案单元格的答案列。 我们使用所有表头和问题字符串的匹配信息来构造一个向量，该向量的长度与表头的长度相同。 该头向量主要提高了WHERE-COLUMN推理结果的性能。 要求 python 3.6 记录0.5.3 火炬1.1.0

Blobworld系统是加州大学伯克利分校的研究成果，核心思想是用EM算法分割图像，然后使用分割后行成的“斑点”进行图像检索。

这是使用 2 种技术的基于内容的图像检索的简单演示。 1.使用knn进行图像检索2.使用svm进行图像检索。 注意：请按照以下步骤操作，以避免常见错误。 1.转到以下链接http://wang.ist.psu.edu/docs/related/ 并下载 100 张测试图像 zip 文件 2. 将 zip 文件中的图像解压缩到 ImageRetrieval/images 文件夹并覆盖该目录中先前存在的任何现有图像 3. 为了进行任何查询，您将被要求首先加载数据集。 不用担心该目录包含完整的 dataset.mat 文件，您可以加载该文件然后启动您的查询。 也可以从github下载源代码： https : //github.com/kirk86/ImageRetrieval

基于内容的图像检索演示，由 Python 和 Tornado 实现。 图像描述符 感知散列 大津的方法 灰色/RGB/YUV/HSV 直方图 要旨 HoG 和 LSH（由 Kmeans 聚类构建） SIFT 和 LSH（由 Kmeans 聚类构建） 密集 SIFT 距离函数 汉明距离，或 norm0 距离 (L0) 绝对距离 (L1) 欧几里得距离 (L2) 简单的重新排名 混合：混合结果 集成：加权和 代码结构 util/：特征描述符、特征和LSH准备 app/：http服务器，匹配检索 模板/：html模板 静态/：数据集、js、css conf/: log.conf，以及用于特征数据 logs/：用于日志数据 settings.py：http 端口，常用设置 urls.py：服务器url路径 依赖关系 龙卷风 图像 麻木，麻木 运行（Linux 或 Mac） cd uti

基于内容的图像检索概述。课程报告论文

据调查，当今社会中，有不少人存在“选择吃什么”的困难症，为解决这一问题，文章设计了一种菜谱个性化推荐系 统。该系统分为客户端和服务端，服务端进行系统的推荐计算，该推荐计算应用了基于内容的推荐算法，应用过程如下： 首先，当一个新用户在客户端注册该系统时，系统会收集用户偏好属性以及用户基本信息；其次，系统把收集到的用户基 本信息和用户偏好属性提交到服务端，服务端通过已经建立好的用户偏好属性、菜谱属性、用户信息模型进行推荐计算； 最后，服务端把计算结果反馈到客户端，客户端显示给用户的推荐列表。实验结果表明，该推荐系统可以较为准确地给用 户推荐菜谱。

基于自适应K均值聚类的关键帧提取，李秀环，，视频关键帧通常会反映一个视频的主要内容, 能大大减少视频索引的数据量, 是视频分析和基于内容视频检索的重要基础之一。本文提出��