A system creates and uses a visual image index for visual image retrieval. The visual image index uses multi-level filtering to reduce the processing and storage needed to identify visual images in a table that have similar characteristics to those of a query image. Information about a visual image is stored in an image signature that contains data about basic visual primitives of the image (e.g., global color, local color, texture and structure). The signature is stored in a database table along with the image itself (or a link to the image). Visual image retrieval is performed by searching for signatures in the database that are similar to the signature of the query image. The multi-level filtering reduces the number of candidate images, before a full comparison is done on the filtered-set of candidate image signatures. The first sub-filter performs a range-based query on a table of image attributes culled from the image signature, each attribute in this table is indexed. The results of the range-based sub-filter are processed by a functional predicate sub-filter which determines a distance measure of each resultant image from the query image. The results of the functional predicate sub-filter are compared, using full signature comparison logic, to the query image signature to determine whether the query image is similar to a visual image in the table.

Un sistema crea y utiliza un índice visual de la imagen para la recuperación visual de la imagen. El índice visual de la imagen utiliza la filtración de niveles múltiples para reducir el proceso y el almacenaje necesitados para identificar las imágenes visuales en una tabla que tienen características similares a las de una imagen de la pregunta. La información sobre una imagen visual se almacena en una firma de la imagen que contenga datos sobre los primitivos visuales básicos de la imagen (e.g., color global, color local, textura y estructura). La firma se almacena en una tabla junto con la imagen sí mismo (o un acoplamiento de la base de datos a la imagen). La recuperación visual de la imagen es realizada buscando para las firmas en la base de datos que son similares a la firma de la imagen de la pregunta. La filtración de niveles múltiples reduce el número de las imágenes del candidato, antes de que una comparación completa se haga en filtrar-fijara de firmas de la imagen del candidato. Se pone en un índice el primer secundario-filtro realiza una pregunta gama-basada en una tabla de las cualidades de la imagen entresacada de la firma de la imagen, cada cualidad en esta tabla. Los resultados del secundario-filtro gama-basado son procesados por un secundario-filtro funcional del predicado que determine una medida de la distancia de cada imagen resultante de la imagen de la pregunta. Los resultados del secundario-filtro funcional del predicado se comparan, usando lógica completa de la comparación de la firma, a la firma de la imagen de la pregunta para determinarse si la imagen de la pregunta es similar a una imagen visual en la tabla.