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圖像檢索技術(shù)作為網(wǎng)站建設(shè)服務(wù)中的一個(gè)重要應(yīng)用，歷來(lái)都是人們非常重視的部分。

最初圖像搜索技術(shù)主要基于數(shù)據(jù)庫(kù)檢索，簡(jiǎn)單說(shuō)就是
「1」建立圖像數(shù)據(jù)庫(kù)
「2」 給每張圖打標(biāo)簽
「3」 檢索
由于是基于數(shù)據(jù)庫(kù)的檢索，也就只能采用技術(shù)數(shù)據(jù)庫(kù)的優(yōu)化手段，當(dāng)數(shù)據(jù)量很大，或者標(biāo)簽量很大時(shí)，系統(tǒng)性能會(huì)受到很大影響。

然后就開(kāi)始導(dǎo)入搜索引擎，基本上解決了據(jù)量很大，或者標(biāo)簽量很大時(shí)帶來(lái)的系統(tǒng)性能的問(wèn)題。但是，在實(shí)際的應(yīng)用當(dāng)中，人們會(huì)發(fā)現(xiàn)，其實(shí)標(biāo)簽也有不靠譜的時(shí)候。原因是數(shù)據(jù)量很龐大的時(shí)候，很難有一個(gè)很完善的標(biāo)注、審核校對(duì)的機(jī)制，確保標(biāo)簽是充分的，準(zhǔn)確的。即便排除人為因素，其實(shí)有很多場(chǎng)景下，很多圖片是很難用文字去描述的。這就給我們帶來(lái)一個(gè)新的課題，如何基于圖片的內(nèi)容去檢索？

基于內(nèi)容的視覺(jué)信息檢索技術(shù) content-based visual information retrieval CVIR基本上解決了我們所困擾的問(wèn)題，或者至少說(shuō)正在解決這些問(wèn)題。這也就是我們常說(shuō)的以圖搜圖，是通過(guò)搜索圖像文本或者視覺(jué)特征，為用戶提供互聯(lián)網(wǎng)上相關(guān)圖形圖像資料檢索服務(wù)的專(zhuān)業(yè)搜索引擎系統(tǒng)，是搜索引擎的一種細(xì)分，即通過(guò)上傳與搜索結(jié)果相似的圖片或圖片URL進(jìn)行搜索。

簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)以圖搜圖分為以下幾步
「1」提取目標(biāo)圖片的特征值，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)特征值就是利用圖像的顏色、形狀、紋理、輪廓、對(duì)象的空間關(guān)系等基本視覺(jué)特征建立的一組數(shù)據(jù)。描述圖像特征值的算法有很多：包括直方圖法，累計(jì)直方圖法，局部直方圖法等等等等，用的比較多的是：SIFT描述子，指紋算法函數(shù)，bundling features算法，hash function（散列函數(shù)）等。
「2」將圖像特征值進(jìn)行編碼，基于圖像特征值建立海量圖像數(shù)據(jù)庫(kù)及搜索引擎。對(duì)于目標(biāo)圖像，可以對(duì)分辨率較大的圖像進(jìn)行降采樣后在進(jìn)行圖像特征提取。
「3」相似度匹配運(yùn)算：利用目標(biāo)圖像的編碼值，在圖像搜索引擎中的圖像數(shù)據(jù)庫(kù)進(jìn)行全局或是局部的相似度計(jì)算；篩選最佳匹配圖片。