图像、视频信息作为多媒体技术的基本组成部分进一步完善了信息资源的表达手段，同时如何在这些海量的信息库中检索、获取所需的信息也成为当前国内外诸多学者关注的热点。鉴此本文展开了基于内容图像检索技术的讨论。首先就图像的基本视觉特征如颜色、纹理和形状的描述方式及其相应的相似性度量公式进行了分析。其次，考虑到人们对图像内容的判断往往是出于主观的视觉感受，也即人们是从语义的角度来理解图像的内容；但在一般情况下，直接从图像数据中提取的底层图像特征和高层语义特征之间并没有直接的关系。为弥补图像的底层特征和高层语义特征之间的差距，需要将用户对图像的感知加入到图像检索过程中去。我们将相关反馈技术引入到基于内容的图像检索过程中去，通过对用户标注信息的分析，将相似性度量公式中的权值调整策略和利用神经网络对用户标注信息进行学习的方法结合起求，进一步提高了图像检索的准确性。