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现有基于属性的图像检索主要依赖于预标签属性,使用户只能通过预定义的属性来搜索目标。基于扩展属性的方法则可使用户输入与预标签属性相关的查询词,而非仅选择预定义属性。为此,设计基于网络检索量的扩展属性学习方法。利用Wiktionary挖掘扩展属性,将其与WordNet所得结果相结合,使用由百度指数和谷歌趋势获得的预定义属性及其相应扩展属性的相对平均检索量度量用户偏好,并通过一致性度量方法验证扩展属性的可靠性。实验结果表明,该方法可有效提高图像检索性能。