使用 rgb Histogram 计算特征向量，并利用 lsh 建立索引，具体流程如下：
特征生成.jpg
索引建立.jpg
我们通常认为，在高纬度相邻的两个物体，投影到低纬度后通常也相邻。而高维不相邻的，投影到低维有较大概率不相邻，如下图所示
lsh 原理.jpg
上面四个点在球面空间上（高维），通过不同角度的平面投影得到 a、b 两图（低维）。
我们将高维的图片特征投影到低维，并在低维空间上以间距 W 进行切分后放入hash桶中。如果要找相似图片，那么只需要将目标图片的特征向量拿来投影，看它能落入哪个hash桶中，那么该hash桶中所有图片就可以认为是目标图片的相似图片。为了增加可信度，可以增加投影的的数量。
工作原理： 使用 rgb Histogram 计算特征向量，并利用 lsh 建立索引，具体流程如下： 1. 特征生...
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简介： 搜索： ,
简介： 搜索：
首先说明，这里的图片搜索并不是通过关键词搜索，而是通过图片搜索图片，或者通过图片推荐图片的场景。 目前还没有一些数...
本文标题：图片搜索简介
本文链接：https://www.haomeiwen.com/subject/ttftiftx.html
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