基于图像的搜索允许用户使用图像作为查询来查找信息，而不是使用文本。 该过程包括将视觉数据转换为数值表示，为高效检索索引这些表示，以及将查询图像与存储的数据进行匹配以返回相关结果。 这种方法依赖于计算机视觉和机器学习技术来分析和比较基于其视觉特征的图像。
第一步是特征提取，系统在其中分析输入图像以识别独特的模式、形状、颜色或纹理。 现代实现通常使用卷积神经网络 (CNN)，例如 ResNet 或 EfficientNet，它们经过大型数据集的训练以识别视觉元素。 例如，CNN 可能会将狗的图像分解为多个特征层：早期层中的边缘、中间层中的纹理（如毛皮）以及更深层中的高级结构（如眼睛或耳朵）。 输出是一个数值向量（“嵌入”），它概括了图像的关键特征。 这些嵌入捕获语义相似性 - 同一对象类型（例如，自行车）的图像在数学空间中比不相关对象（例如，自行车与山脉）的向量更接近。
接下来，索引和检索能够有效地将查询图像的嵌入与预先计算的嵌入数据库进行比较。 由于直接比较每个存储的图像在计算上会很昂贵，因此系统使用近似最近邻 (ANN) 算法（如 FAISS 或 Annoy）来快速查找相似的向量。 例如，电子商务平台可能会使用嵌入来索引产品图像，从而允许用户上传椅子的照片并在几毫秒内找到视觉上相似的商品。 元数据（例如，标签、类别）也可以与视觉数据结合使用以改进结果。 余弦相似度等距离度量衡量查询与候选图像的匹配程度，并相应地对结果进行排序。
最后，系统根据相似度得分返回匹配项。 实际应用包括反向图像搜索（例如，Google 图片）、产品发现（例如，“找到这款蓝色连衣裙”）或内容审核（标记重复图像）。 例如，用户可以上传地标的屏幕截图，系统会通过匹配已知位置的索引嵌入来返回其名称、相关图像和维基百科条目。 整个流程平衡了准确性和速度，利用预训练模型进行特征提取，并优化数据库以实现可扩展的检索。 开发人员可以使用 TensorFlow 等库进行嵌入生成，并使用 Milvus 等向量数据库进行高效搜索来实现此目的。