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图像检索是计算机视觉领域的一个重要分支。其主要目的是从图像数据库中找出与查询图像相似的语义图像。传统的图像检索方法是在查询图像和数据库图像之间进行"点到点"检索。但是,单个查询图像包含的类别提示较少,即类别信息较弱,使得检索结果并不理想。为了解决这个问题,本文提出了一种基于"点到面"的类别检索策略来扩展一个图像(点)到一个图像类别(面),这意味着从单个查询图像到整个图像类别的语义扩展。该方法挖掘了查询图像的类别信息。在两个常用的数据集上对所提出方法的性能进行了评估。实验表明,该方法可以显著提高图像检