021-52190710

1.定义图像描述符：在这一阶段，需要决定描述图像的哪一方面。是关注图像的颜色，还是图像中的物体形状，或是图像中的纹理？

 

2.索引化数据集：现在有了图像描述符，接着就是将这个图像描述符应用得到数据集中的每幅图像，提取这些图像的特征，将其存储起来（如CSV文件、RDBMS、Redis数据库中，等），这样后续步骤就能使用以便比较。

 

3.定义相似矩阵：很好，现在有了许多特征向量。但如何比较这些特征向量呢？流行的方式是比较欧几里德距离、余弦距离、或卡方距离。但实际中取决于两点：1、数据集；2、提取的特征类型。

 

4.搜索：最后一步是进行实际的搜索。用户会向系统提交一幅需要搜索的图片（例如从上传窗口或通过移动App提交），而你的任务是：1、提取这幅图像的特征；2、使用相似度函数将这幅图像的特征与已经索引化的特征进行比较。这样，只需根据相似度函数的结果，返回相关的图像就可以了。