开源
GRire库是一个轻量级但完整的框架，用于实现基于内容的图像检索（CBIR）方法。目前，该项目的主要目标是实现视觉词袋（BOVW）方法。除了图像分析工具之外，它还提供了信息检索（IR）领域的加权模型，如SMART和Okapi，这些模型经过调整以适应图像检索的需求。该项目帮助开发人员以最少的努力创建和分发他们的方法，并在实际数据库中测试BOVW系统的性能，而无需深入处理模型的每个方面。
如果您对CBIR系统的实现感兴趣，您可以通过以下资源进一步了解相关技术和应用：
这些资源不仅提供了丰富的技术细节，还包括了实际应用和代码实现的示例，使得开发者可以更深入地理解和应用这些方法。在实际项目中，选择合适的框架和工具至关重要，因此这些资源对您的开发工作将大有裨益。
在使用GRire库进行开发时，如果需要参考文献，请引用：Lazaros T. Tsochatzidis、Chryssanthi Iakovidou、Savvas A. Chatzichristofis 和 Yiannis S. Boutalis 的论文 "金毛猎犬：基于Java的开源图像检索引擎"，该论文发表在第21届ACM国际多媒体会议（MM '13）的论文集中。
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