距离度量通过量化表示为数值特征向量的图像之间的相似性，在图像搜索中扮演着关键角色。当图像通过卷积神经网络（CNN）等模型处理时，它们会被转换为高维向量，这些向量捕捉边缘、纹理或物体等视觉特征。距离度量通过比较这些向量来确定两幅图像的“接近”或相似程度。例如，在搜索系统中，当用户提供查询图像时，系统会计算查询图像的特征向量与数据库中向量之间的距离，并返回最接近的匹配项。如果没有有效的距离度量，系统将无法可靠地对相关结果进行排序或检索。
不同的距离度量适用于不同的场景。欧几里得距离（L2）常用于计算向量之间的直线距离。当特征维度可以直接比较时，它效果良好，但对于高维数据可能比较敏感，因为微小的差异会累积。余弦相似度衡量向量之间的夹角，当特征向量的幅度（例如图像的亮度）不如其方向对齐重要时，它会很有用。曼哈顿距离（L1）计算绝对差之和，对异常值更具鲁棒性。例如，在人脸识别中，如果模型输出的是归一化的特征向量，余弦相似度可能优于欧几里得距离，因为它更关注方向而非幅度。选择合适的度量取决于数据分布和问题的具体需求。
在实践中，距离度量的选择影响准确性和计算效率。处理大规模图像数据库的系统通常使用近似最近邻（ANN）算法，如 FAISS 或 Annoy 库中的算法，这些算法优化了距离计算以提高速度。例如，一个产品搜索引擎可能会使用欧几里得距离来根据细粒度细节匹配产品图像，而一个表情包检索系统可能更侧重于余弦相似度来关注语义内容。开发者还需要对数据进行预处理，例如归一化向量（例如缩放到单位长度），以确保度量的行为符合预期。在原型设计阶段测试多种度量并通过实际查询进行验证有助于确定最佳选择。最终，距离度量是直接影响用户体验的基础组件，它平衡了相关性和性能。
