Poisk izobrazhenij na osnowe soderzhaniq ispol'zuet harakteristiki na nizkom ili pixel'nom urowne izobrazheniq, takie kak cwet, textura i forma. I na osnowe ätih priznakow poluchaüt nuzhnye fotografii s nositelej. No zdes' klüchewoj problemoj dlq issledowatelq qwlqetsq poisk naibolee relewantnogo izobrazheniq iz bazy dannyh perwym ili za nebol'shoe kolichestwo iteracij poiska. V kratkosrochnoj perspektiwe cwetowaq gistogramma HSV qwlqetsq otlichnoj harakteristikoj izobrazheniq i ispol'zuetsq w razlichnyh sledstwennyh programmah. V ätoj stat'e gistogramma cweta HSV ispol'zuetsq na osnowe izobrazheniq dlq izwlecheniq älementa cweta i izmereniq znacheniq gistogrammy po 72 razlichnym bochkam. Jelement sshiwki udalqetsq s pomosch'ü diskretnogo wejwlet-preobrazowaniq, kotoroe pomogaet udalit' slozhnyj risunok, prisutstwuüschij na izobrazhenii. Opredelenie priznaka gistogrammy ispol'zuetsq dlq opredeleniq mestopolozheniq i geometricheskih detalej izobrazheniq putem wychitaniq kraew, prisutstwuüschih w izobrazhenii, i ob#edineniq ätih älementow w wektor odnogo älementa, chtoby on mog prawil'no uwelichit' izobrazhenie. V processe klassifikacii ispol'zuetsq mashina wektornogo klassifikatora dlq klassifikacii izobrazhenij po razlichnym kategoriqm sootwetstwenno.