摘要
随着多媒体技术的飞速发展和互联网应用的普及，图像数据呈现爆炸式增长，如何高效地管理和检索海量图像数据成为迫切需求。
基于特征描述的图像检索技术作为一种有效手段，近年来受到学术界和工业界的广泛关注。
本文首先概述了图像检索的基本概念、发展历程和研究意义，并介绍了图像特征描述的基本概念、常见类型及其优缺点。
其次，对国内外基于特征描述的图像检索方法进行了系统综述，详细介绍了全局特征、局部特征和深度学习特征等不同类型特征描述方法的研究现状，并分析了各种方法的优缺点。
此外，本文还总结了常用的图像检索系统架构、索引结构和性能评价指标。
最后，对基于特征描述的图像检索技术未来发展趋势进行了展望，并提出了几个值得深入研究的方向。
关键词：图像检索；特征描述；全局特征；局部特征；深度学习
近年来，随着互联网技术的快速发展，图像数据量呈现爆炸式增长，如何从海量图像库中快速准确地检索出目标图像成为一个亟待解决的问题。
传统的基于文本的图像检索方法需要人工标注图像，效率低下且难以满足大规模图像检索需求。
相比之下，基于内容的图像检索技术通过提取图像本身的视觉特征进行检索，更符合人类视觉感知，近年来成为研究热点。
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