引言
图片搜索算法原理
1. 图像特征提取
- SIFT描述子：通过检测关键点并计算其描述子，提取图像的局部特征。
- 指纹算法函数：将图像转换为一组指纹字符串，用于快速检索。
- bundling features算法：将图像划分为多个区域，分别提取特征，并整合成全局特征。
- hash function（散列函数）：将图像特征映射到一个固定长度的字符串，便于快速比较。
2. 图像特征编码
在提取图像特征后，需要将这些特征进行编码，以便于在海量图像数据库中进行查找。常见的编码方法包括：
- 哈希编码：将图像特征映射到一个固定长度的字符串，用于快速比较。
- 直方图编码：将图像特征转换为直方图，用于比较图像的相似度。
3. 相似度匹配运算
- 欧氏距离：计算两个图像特征向量之间的距离。
- 余弦相似度：计算两个图像特征向量之间的夹角余弦值。
百度图片搜索的秘密
1. 感知哈希算法
2. 深度学习技术
3. 大规模数据标注
百度拥有庞大的人工标注团队，对海量图像进行标注。这为深度学习模型提供了丰富的训练数据，提高了算法的性能。