图像检索中的语义鸿沟是指计算机处理视觉数据的方式与人类解释图像的方式之间的不匹配。计算机使用像素值、颜色、纹理或边缘等低级特征来分析图像，这些都是数学和统计表示。然而，人类通过对象、场景、情感或上下文等高级概念来理解图像。例如，系统可能在一张照片中检测到“蓝色区域”和“水平线条”，但人类会将其识别为“平静的日落海滩”。这种脱节使得检索系统难以将计算输出与用户意图对齐，特别是当查询涉及“令人放松的度假地点”或“城市混乱”等抽象概念时。
一个关键挑战在于用户经常基于语义意义而非技术特征来搜索图像。例如，查询“庆祝活动图片”可能包含生日派对、烟花或文化节日等多种视觉内容。然而，依赖颜色直方图或纹理分析的传统检索系统可能会因为其低级特征与查询示例不匹配而遗漏相关图像。类似地，医疗成像系统可能会识别 X 光片中的模式（例如，骨密度），但由于缺乏对解剖结构的上下文理解而无法识别肿瘤。这些局限性突显了算法数据与人类感知之间的鸿沟。
为了解决这个问题，现代方法将深度学习与元数据结合起来。卷积神经网络（CNN）可以通过从标记数据集中学习分层模式来提取更高级的特征，例如物体形状或场景布局。例如，一个在度假照片上训练的 CNN 可能会将“海滩”与沙滩、水和雨伞联系起来，从而缩小鸿沟。混合方法还整合用户生成的标签、地理位置或字幕来添加上下文。然而，对于“怀旧”或“危险”等抽象查询仍然存在挑战，这些查询需要文化或情感上下文。虽然已经取得了进展，但完全弥合语义鸿沟仍然是一个活跃的研究领域，需要多模态 AI 和上下文推理方面的进步。