多媒體識別是信息檢索中難度較高且需求日益旺盛的一個問題。以圖像為例，按照圖像檢索中使用的信息區分，圖像可以分為兩類：基于文本的圖像檢索和基于內容識別的圖像檢索。基于文本的圖像檢索完全不分析和利用圖像本身的內容，其檢索質量完全依賴于與圖像關聯的文字信息與圖像內容的相關性，因此有必要引入基于內容的圖像檢索。

       基于圖片的搜索模式自09年以來在全球各大權威評選中，都被公認為未來幾年互聯網最有前途的創新應用。隨著互聯網信息的急劇膨脹，文字搜索這種序列化的搜索模式已經不能滿足用戶的需求，互聯網搜索將拓展到更寬泛、更形象的圖片搜索階段。關于讀圖時代，李彥宏說，互聯網一直以來最主流的應用是搜索，而搜索的主要載體是文字，但現在越來越多的圖片被上傳到網上，現在圖片已經成了內容的一種新形式，“圖片內容在互聯網的信息量正在超過文字，這當中隱藏著很多值得挖掘的信息”。

       通用圖像識別的實現，仰仗的是“像人腦一樣思考”的深度學習技術。傳統圖像搜索只識別對比圖像本身，比如顏色、紋理這些要素，而基于深度學習的圖像搜索加入了人臉、人的姿態、地理位置、字符等語義特征。百度董事長李彥宏說，目前圖像搜索應用中需求表達最多的一個類型與生活方式相關，占到拍照搜索的35.5%，比如拍下箱包衣服搜索網購地址，這種搜索有極高的商業價值；占比第二位的是人臉搜索，比如拍下在街上偶遇的人上傳搜索類似照片等。

       發展圖像搜索技術的終極目的不是識別出景物，而是提供后續的服務。“識別出圖像之后，更重要的是通過分析滿足用戶的需求，比如尋找同款、價格比對等等。芮勇認為，真正的圖像實體搜索還未達到普及實用階段，由于圖像搜索需要相應的如攝像頭硬件的便利性支持?

總結

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