为了在单个查询中结合人脸、身体和服装特征，你需要一种结构化的方法，该方法集成不同的特征提取流水线，并将其输出统一为可搜索的格式。目标是创建一个组合表示，允许同时比较这三种模态。这通常包括将每种特征类型编码为数值向量（嵌入），对其进行归一化以确保兼容性，并设计一个评分机制来衡量其组合相关性。例如，人脸嵌入可能使用面部关键点，身体特征可能包括身高或姿势数据，而服装属性可能捕捉图案或颜色。
实现过程始于通过针对每种特征类型的独立模型处理输入数据。例如，像 FaceNet 这样的人脸识别模型生成人脸嵌入，像 OpenPose 这样的姿态估计模型提取身体关键点，以及在服装数据集上训练的卷积神经网络 (CNN) 对服装属性进行编码。然后将这些输出连接或聚合成一个特征向量。为了确保兼容性，对每个特征子集应用诸如最小-最大缩放或 Z-score 标准化之类的归一化技术。然后，可以使用加权求和或机器学习模型将它们组合起来，允许调整侧重点（例如，在安全应用中优先考虑人脸而不是服装）。对于搜索，这个组合向量使用诸如余弦距离之类的相似性度量在数据库（例如 FAISS 或 Elasticsearch）中进行索引。
挑战包括处理不匹配的特征尺度以及平衡计算效率。例如，人脸嵌入可能是 128 维的，而服装特征可能是 512 维的，需要进行降维或对齐。实时应用可以预先计算特征并将它们存储在 NoSQL 数据库中，通过查询结合预索引的向量。一个实际的例子是零售应用，用户可以在其中搜索相似的服装：系统在一个查询中比较服装图案（RGB 直方图）、身体测量值（骨骼关键点）和面部偏好（肤色嵌入）。开发者可以通过缓存特征提取器、使用近似最近邻搜索以及设计接受多模态输入（例如图像和 JSON 元数据）以触发并行特征提取流水线的 API 来优化这一点。