图像描述符是数值或结构化的表示，用于捕获图像的关键视觉特征，使搜索系统能够高效地比较和检索相似的图像。搜索系统不直接分析原始像素，而是使用描述符将图像转换为紧凑、有意义的数据，以便算法可以处理。例如，描述符可以编码颜色分布、纹理模式、形状或对象边界。通过将图像转换为这些简化的表示，与基于像素的方法相比，搜索系统可以更快地执行相似性计算，并降低计算开销。
一个常见的用例是基于内容的图像检索 (CBIR)，其中描述符起着核心作用。例如，系统可以使用颜色直方图描述符来表示图像的颜色分布，允许用户搜索具有相似颜色方案的图像。更高级的描述符，如 SIFT（尺度不变特征变换）或 CNN（卷积神经网络）嵌入，侧重于局部或语义特征。 SIFT 检测独特的关键点及其方向，使其对缩放或旋转具有鲁棒性，而基于 CNN 的描述符捕获更高级别的模式，例如识别对象或场景。这些描述符使系统能够根据特定的视觉标准匹配图像，例如查找具有相同设计的产品图像或识别照片中的地标。
从技术角度来看，图像描述符简化了存储和索引。一个典型的描述符可能是一个 128 维向量，它远小于原始图像文件。搜索引擎通常使用近似最近邻 (ANN) 算法（如 FAISS 或 ANNOY）来索引这些向量，以实现快速相似性搜索。例如，电子商务平台可以使用基于 CNN 的描述符来索引产品图像，允许用户上传照片并在几毫秒内找到视觉上相似的商品。描述符还支持混合方法——结合颜色、纹理和语义特征——以提高搜索准确性。开发人员必须选择与用例对齐的描述符：用于艺术品检索的颜色直方图、用于以对象为中心的搜索的 CNN 嵌入或用于复杂查询的混合模型。通过将图像抽象为结构化数据，描述符弥合了原始视觉内容和可扩展搜索算法之间的差距。
