本文致力于推动Web图像检索技术的创新发展，深入研究了当前技术面临的挑战和问题，并提出了一系列前瞻性的解决方案。首先，对Web图像检索领域的关键问题进行了全面的分析，特别关注了图像相似性度量和大规模图像数据库检索的难点。在这个背景下，本文提出了一种基于深度学习的图像表示方法，以提高检索的精度和效率，经过实验证明其在多个标准数据集上的显著性能优势。

其次，本文关注了在Web环境中用户体验方面的问题。通过引入用户反馈和行为分析，研发了一种自适应学习模型，该模型可以根据用户的偏好和行为动态调整检索算法，以更好地满足用户需求。同时，本文还深入研究了图像标注和语义理解等问题，旨在提升系统对图像内容的深度理解和表达。

最后，本文对未来Web图像检索技术的发展趋势进行了前瞻性展望，包括跨模态检索、图像生成和增强现实等领域。通过对现有研究和技术进展的全面综合分析，为Web图像检索技术的创新发展提供了重要的参考和启示。