Các phương pháp tìm kiếm ảnh dựa trên nội dung nhằm mục đích truy xuất chính xác tập các ảnh tương tự từ cơ sở dữ liệu lớn dựa trên đặc trưng cấp thấp của hình ảnh. Trong nghiên cứu này, một phương pháp trích xuất vec-tơ đặc trưng từ màu sắc, hình dạng và kết cấu theo chuẩn MPEG-7 đã được thực hiện. Từ đó, phương pháp lai được đề xuất để phân cụm tốt hơn cho các đặc trưng này dựa trên việc kết hợp thuật toán phân cụm K-means và DBSCAN: (1) Thuật toán DBSCAN được sử dụng để phát hiện các cụm có mật độ dữ liệu tối thiểu và lọc nhiễu ban đầu; (2) sau đó các cụm được chia thành k nhóm phân tán đồng đều bằng thuật toán K-means. Để chứng minh tính hiệu quả của đề xuất, bài báo thực nghiệm trên các tập dữ liệu ảnh COREL-1K và Caltech-256, với độ chính xác lần lượt là 0.863 và 0.803. Kết quả thực nghiệm được so sánh với các phương pháp khác cho thấy hệ thống đề xuất có hiệu suất vượt trội so với các hệ thống còn lại về độ chính xác.