1.2.2  现有的基于内容图像检索系统
QBIC是IBM  Almaden研究实验室在1993年开发的，第一个用于商业的基于内容图像检索系统，它用于一个俄国的博物馆，主要进行绘画作品查询。它支持多种图像检索方式：基于颜色、纹理、形状特征的检索；草图检索；内部、外部图例检索；使用的颜色特征有图像分块后，对每块用颜色直方图进行统计、颜色分布的位置等等。纹理特征是Tamura提出的一种纹理表示的改进方法，结合了粗糙度。对比度和方向性的特性。内部、外部图例查询，是根据查询图像的是否在图像集里区分的，若是用图像集里原本有的图像来进行检索，就是内部图例查询。相反就是外部图例查询。草图查询就是，查询图像是由用户自己根据想要得到的图像，用一些图像部件编辑构成的。
CBIC的检索方式不仅仅是只基于内容的，还加入了基于文本信息的方式。因为用于查询绘画作品，所有每个图像都加上一些描述信息，比如，作品的作者、图像名称、完成时间、主题等等。
MARS是UIUC（美国伊利诺斯大学分校）在1997年开发的，它提出了相关反馈结构。研究重点在于，将不同的特征一起使用，可以适应不同的使用领域和用户。        
Photobook是MIT多媒体实验室（美国麻省理工学院媒体艺术与技术实验室）在1996年开发的，用于图像浏览和图像检索的系统。它有三个子部分，分别提取形状、纹理、面部特征后做图像检索。由于使用单一的特征表示，不能在所有的使用领域上很好的表示图像，所以在后期，Photobook加入了“人”这一因素，就是将用户加入图像注释这一过程[4]。
比较著名的图像检索系统还有，哥伦比亚大学的VisualSEEK和WebSEEK，UC Berkeley(加利福尼亚大学伯克利分校)的Digital Library Project等等。而一些大家熟知的搜索引擎公司也开发了图像检索功能，比如百度识图、搜狗的识图搜索、必应图片搜索、谷歌图像搜索等等。 国内外图像检索技术研究现状(2):http://www.youerw.com/yanjiu/lunwen_23921.html