CBIR基础释义

内容检索（Content-Based Image Retrieval，CBIR）是一种图像检索技术，它根据图像的内容进行检索，而不是基于图像的元数据或其他特征。

CBIR的发音

/ˌkɪərɪə(r) ˈbeərɪər/

CBIR的用法

CBIR通常用于从大量的图像中识别和提取特定内容，例如人脸、物体、场景等。它通常基于深度学习和计算机视觉技术，通过分析图像的像素和纹理等信息来识别图像的内容。

CBIR的相关词汇

- 图像检索、内容匹配、特征提取、深度学习、计算机视觉。

怎么记

CBIR可以拆分为四个部分来记：C-b-i-r，其中b可以联想到“宝贝”，i可以联想到“信息”，r可以联想到“检索”。这样可以将CBIR拆分成四个部分来记忆。

翻译的音标

[ˈsɪnərɪər]

CBIR基础释义

CBIR，即Content-Based Image Retrieval（基于内容的图像检索）的缩写，是一种计算机视觉技术，主要用于根据图像的内容（如颜色、形状、纹理等）进行图像检索。

CBIR的发音

发音为 [ˌkɪbər ɪə(r)]。

CBIR的用法

CBIR通常用于在大量的图像库中快速找到与查询图像具有相似内容的图像。它可以帮助用户快速找到与特定主题、场景或物体相关的图像。

相关词汇：

图像库：library of images

查询图像：query image

相似度：similarity

特征提取：feature extraction

图像质量：image quality

怎么记

CBIR可以通过其英文缩写和相关词汇来记忆，如基于颜色和形状的图像检索等。同时，也可以通过将其与计算机视觉、图像处理等相关领域联系起来进行记忆。

翻译基础释义和常见用法

CBIR基础释义和常见用法翻译为中文可以是：基于内容的图像检索（CBIR）是一种计算机视觉技术，用于根据图像的内容进行图像检索。在CBIR中，系统会提取图像的特征，如颜色、形状、纹理等，并比较这些特征以找到与查询图像相似的图像。常见用法包括在搜索引擎中输入一张图片，系统会根据图片内容返回相似的图片结果。

CBIR基础释义

CBIR，即Content-Based Image Retrieval（基于内容的图像检索），是一种图像检索技术。它根据图像的内容（如颜色、纹理、形状等）进行检索，使得用户能够快速找到与输入图像相似的图像。

CBIR的发音：/ˌkəbɪərɪ/，其中“CB”是“Content-Based Image Retrieval”的首字母缩写。

CBIR的用法

CBIR通常用于图像库搜索引擎中，通过比较输入图像与数据库中的图像，为用户提供相似的图像结果。它可以帮助用户快速找到与特定主题或场景相关的图像。

相关词汇：图像库（image library）、搜索引擎（search engine）、相似度（similarity）、内容特征（content feature）、检索结果（retrieval result）。

怎么记：CBIR的发音和拼写都比较简单，可以通过音节和字母组合来记忆。

常见短语：

1. 基于内容的图像检索（Content-Based Image Retrieval）：表示使用CBIR技术的图像检索方法。

2. 相似度匹配（Similarity Matching）：在CBIR中，相似度匹配是指比较输入图像与数据库中的图像，以找出最相似的图像。

3. 检索结果排序（Retrieval Result Ranking）：在CBIR中，检索结果排序是指根据相似度匹配的结果，将相似的图像按照一定的顺序排列。

相关词汇：

1. 特征提取（Feature Extraction）：在CBIR中，特征提取是指从输入图像中提取出与内容相关的特征，以便进行相似度匹配。

2. 数据库（Database）：用于存储图像数据的数据库，通常包括图像文件和相关的元数据。

3. 相似性度量（Similarity Metric）：用于衡量图像之间的相似性的度量方法，通常用于CBIR中的相似度匹配。