大规模图像内容检索是实现图像语义信息获取的重要手段，其首要需解决图像低层特征与用户高层语义间的语义鸿沟问题。针对该问题，引入图像语义属性，并结合增量分类学习方法（onlinecorevectormachine，OCVM），提出了一种增量构建大规模图像内容检索系统的新方法。该方法借助检索反馈学习机制可以提升图像语义属性的辨别准确性，能在扩张图像库规模的同时，提升图像内容检索的可靠性。实验结果表明了上述方法的有效性，其检索性能可逐步地达到离线构建方法的最佳性能，但具有更好的可扩展性和自提升能力。