图像搜索中使用的主要算法聚焦于三个核心任务：特征提取、索引和相似度度量。特征提取将图像转换为数值表示；索引组织这些表示以便高效检索；相似度度量则比较这些表示以找到匹配项。每个步骤都依赖于针对大型数据集的可伸缩性和准确性而优化的特定算法。
对于特征提取，传统方法如 SIFT（尺度不变特征变换） 和 SURF（加速鲁棒特征） 检测并描述局部图像特征（如边缘或角点），这些特征对尺度和旋转具有不变性。这些算法适用于需要几何一致性的任务，但在处理复杂纹理或语义内容时表现不佳。现代方法使用 卷积神经网络（CNN），例如 ResNet 或 VGG，生成捕获语义信息的高维特征向量（嵌入）。例如，一个预训练的 ResNet 模型可以将图像处理成一个 2048 维向量，编码对象、颜色和模式。基于深度学习的方法因其能够泛化到各种图像类型而占据主导地位。
索引算法组织提取的特征，以实现快速检索。局部敏感哈希（LSH） 将相似的特征向量映射到相同的“哈希桶”中，从而降低搜索复杂度。树形结构，如 KD 树或 ANN（近似最近邻） 库（例如 FAISS、Annoy），将数据划分为层次聚类，实现对数时间查找。例如，FAISS 使用 GPU 加速和量化来压缩向量，可在几毫秒内实现十亿级数据的搜索。这些方法以轻微的精度损失换取显著的速度提升，使其在实际应用中非常实用。
相似度度量依赖于距离度量，如欧几里得距离或余弦相似度，来比较特征向量。对于二进制哈希（例如 LSH 输出），汉明距离 计算不同位的数量。高级系统将这些方法与过滤步骤相结合（例如使用更精确的度量重新排序靠前的候选项），以平衡速度和准确性。例如，搜索管道可能使用 FAISS 检索 100 个近似匹配项，然后应用余弦相似度重新排序前 10 个结果。这种混合方法确保了效率和相关性，适应了电子商务产品搜索或以图搜图等应用的需求。
