La ricerca del contenuto di immagini è la capacità del software di riconoscere gli oggetti nelle immagini digitali e restituire una pagina dei risultati del motore di ricerca (SERP) in base a una query dell'utente. Se l'utente richiede una particolare razza di cane, ad esempio, il software analizzerà le immagini indicizzate per identificare eventuali esempi di quella razza. Al contrario, la ricerca di immagini tradizionale cerca le parole chiave nel contenuto associato alle immagini tramite testo o meta-tag.
La ricerca del contenuto di immagini apre molte nuove possibilità per le librerie fotografiche intelligenti, la ricerca, la pubblicità mirata, l'interattività dei media e l'accessibilità per i non vedenti.
Sebbene gli esseri umani riconoscano gli oggetti con poco sforzo, i computer hanno difficoltà con il compito. Il software per la ricerca di contenuti di immagini richiede computer con apprendimento profondo con processori a rete neurale e molta potenza di elaborazione per le attività ad alta intensità di calcolo. I motori di ricerca del contenuto di immagini sono spesso addestrati su milioni di immagini contrassegnate nell'apprendimento guidato dal computer.
Una delle prime applicazioni della ricerca di contenuti di immagini è la piattaforma di visione artificiale Lumos di Facebook. Lumos è stato originariamente progettato per identificare cosa c'è in un'immagine e cosa sta accadendo in essa e descrivere l'immagine per gli utenti con problemi di vista.
Google, Microsoft, Apple e Pinterest sono tra le altre società che attualmente investono molto nello sviluppo della ricerca di contenuti di immagini.
La ricerca del contenuto dell'immagine è anche nota come CIBR (content based image retrieval) o query per contenuto dell'immagine (QBIC).