【图像语义分类】是指将图像依据其内容的逻辑特征和抽象属性进行组织和检索的技术。传统的图像检索方法依赖于文本关键词，但这种方法受限于图像注解的主观性和不完整性，无法确保检索的准确率。因此，【基于内容的图像检索(CBIR)】应运而生，它直接使用图像本身的内容作为查询依据。CBIR可分为三个层次：原始特征（如颜色、纹理和形状）、导出特征（逻辑特征）和抽象属性。其中，【语义图像检索】是基于导出特征和抽象属性的检索，它需要更高级别的推理和理解，如查询特定场景或情感的图像。
【基于Bayes算法的图像语义分类】是CBIR的一种有效方法。Bayes分类算法通过计算给定图像特征向量条件下属于某个语义类别的后验概率来进行分类。需要通过训练样本来估计先验概率P(c)和条件概率P(x|c)。在实际应用中，由于视觉内容可能存在偏差，可以使用正态分布拟合来调整条件概率。具体来说，每个语义类别c的训练样本可以用高斯内核累加，以此作为P(x|c)的估计。
【图像语义分类器】的设计通常涉及用户对一组训练样本进行预先的手动语义分类，然后系统根据这些分类构建分类器。在查询时，系统分析查询图像的视觉特征，将其映射到相应的语义类别，并与图像库中的图像进行比较，按相似性返回结果。语义分类器的设计可以是层次结构的，自顶向下地对图像进行分类，便于管理和检索。
基于Bayes算法的图像语义分类是通过分析图像的逻辑特性和抽象属性，计算后验概率，从而实现对图像的高级别理解与检索。这种方法克服了传统文本关键词检索的局限性，提高了图像检索的准确性和实用性，尤其适用于处理需要深层次语义理解的图像检索任务。
