特征提取在图像搜索中起着核心作用，它将原始像素数据转换为紧凑、有意义的表示，从而捕获图像的视觉特征。与直接使用像素比较图像（计算成本高昂且对光照或分辨率等变化敏感）不同，特征提取识别定义图像内容的模式或属性。这些特征充当数字“指纹”，可以有效地与数据库中的其他图像进行匹配。例如，猫的图像可以用描述其边缘、纹理或毛发存在的特征来表示，从而使系统能够根据这些特征找到相似的图像。
该过程通常涉及突出显示图像不同方面的算法。 传统的诸如颜色直方图之类的方法总结了颜色分布，而诸如尺度不变特征变换（SIFT）之类的技术则检测并描述了在旋转或缩放中保持一致的局部关键点（例如，角或边缘）。现代方法通常使用卷积神经网络（CNN），该网络通过训练自动学习分层特征。例如，CNN 可能会在早期层中提取诸如边缘之类的低级特征，而在更深层中提取诸如“眼睛”或“车轮”之类的高级概念。这使系统可以基于语义相似性来匹配图像，例如识别不同品种的狗，即使它们的姿势或背景各不相同。
在实践中，特征提取可实现可扩展且准确的图像搜索系统。提取特征后，将其存储在数据库中并进行索引以进行快速检索。当用户提交查询图像时，会使用诸如余弦距离之类的相似性度量将其特征与数据库中的特征进行比较。例如，购物应用程序可能会使用基于 CNN 的功能来查找具有相似设计的产品。挑战包括平衡特征维度（以避免存储过载）并确保对现实世界变化的鲁棒性。降维（例如，PCA）或神经网络中的注意力机制等技术有助于解决这些问题。通过专注于有意义的模式，特征提取使图像搜索既高效又有效，从而构成了从反向图像搜索到内容审核的应用程序的骨干。
