MMIG是一种基于图像的多媒体信息获取技术，旨在从大规模的多媒体数据中自动检索和提取相关信息。它通过分析图像的视觉特征和语义内容，实现对多媒体数据的自动索引和检索。

MMIG的工作流程主要包括以下几个步骤：

1. 数据预处理：对原始图像数据进行预处理，包括图像压缩、降噪、归一化等操作，以提高后续处理的效果。

2. 特征提取：通过使用计算机视觉和图像处理技术，提取图像的视觉特征，如颜色、纹理、形状、边缘等。同时，还可以使用深度学习技术，提取图像的高层语义特征，如物体识别、场景理解等。

3. 特征表示：将提取到的特征进行表示，通常使用向量或矩阵等形式表示。这样可以将图像转化为可计算的数值，方便后续的相似性计算和检索。

4. 相似性计算：通过计算图像特征之间的相似性，确定图像之间的相关程度。常用的相似性计算方法有欧氏距离、余弦相似度等。

5. 检索与展示：根据用户的需求，对图像进行检索，并将结果以合适的形式展示给用户。可以按照相似度排序，将最相关的图像排在前面，也可以根据其他的需求进行排序和过滤。

MMIG技术在很多领域都有广泛的应用，如图像搜索引擎、图像推荐系统、图像分类和标注等。它可以帮助用户快速准确地找到所需的图像资源，提高多媒体数据的利用效率。