图像相似度搜索是一种用于在数据集中查找与查询图像视觉上相似的图像的技术。 它不依赖于精确匹配或基于文本的元数据，而是分析图像的视觉内容以衡量它们的相似程度。 这是通过将图像转换为称为嵌入的数值表示来实现的，这些嵌入捕获诸如形状、纹理、颜色和图案等特征。 然后使用数学指标（例如余弦相似度或欧几里得距离）比较这些嵌入，以根据它们与查询的相似性对图像进行排名。 例如，用户可能会上传一张红色运动鞋的照片，系统会从产品目录中返回颜色、款式或设计相似的其他运动鞋。
该过程通常涉及三个主要步骤：特征提取、索引和查询。 特征提取使用深度学习模型，例如卷积神经网络 (CNN)，来生成嵌入。 预训练模型（如 ResNet 或 VGG16）通常用于此步骤，因为它们已经学会了从大型数据集中识别常见模式。 生成嵌入后，使用专门的数据结构或库（如 FAISS（Facebook AI 相似度搜索）或 Annoy（Approximate Nearest Neighbors Oh Yeah））对它们进行索引，以实现快速检索。 例如，FAISS 以允许系统快速找到最接近的匹配项的方式组织嵌入，而无需比较数据集中的每个条目。 在查询期间，系统将输入图像转换为嵌入并搜索索引数据以返回最相似的结果。
图像相似度搜索的实际应用包括电子商务产品推荐、内容审核（例如，标记重复或不合适的图像）和医学成像（例如，查找具有相似异常的扫描）。 一个关键挑战是在准确性和计算效率之间取得平衡，尤其是在大型数据集的情况下。 开发人员可以通过使用近似最近邻算法来优化此方法，该算法会牺牲少量精度以换取更快的搜索时间。 另一个考虑因素是处理图像质量、光照或方向的变化，这可能需要诸如归一化或增强之类的预处理步骤。 诸如 TensorFlow Similarity 或 PyTorch 的内置函数之类的工具可以简化实现，但为特定领域的任务（如识别工业零件或艺术品）定制模型通常可以改善结果。