k近邻（k-NN）通过实现基于相似度的检索，在图像搜索中发挥着关键作用。当用户查询图像时，目标是从数据库中找到在视觉上相似的图像。k-NN 通过比较图像的特征向量来实现这一目标，这些特征向量是捕捉边缘、纹理或图案等视觉属性的数值表示。例如，如果查询一张红苹果的图片，k-NN 会识别与查询向量最接近的特征向量的图片，优先考虑那些颜色、形状或纹理相似的图片。这使得 k-NN 成为逆向图像搜索或产品推荐等任务中直接而有效的方法，在这些任务中，相似度比精确匹配更为关键。
实际上，k-NN 依赖于两个主要步骤：特征提取和距离计算。首先，使用卷积神经网络（CNN）或 SIFT 或 HOG 等传统描述符等技术将图像转换为特征向量。这些向量存储在数据库中。提交查询图像时，其特征向量使用欧几里得距离或余弦距离等距离度量与所有存储的向量进行比较。距离最小的前 k 张图像作为匹配结果返回。例如，系统可以使用预训练的 CNN 为每张图像生成一个 512 维向量，然后使用 k-NN 查找 10 个最相似的向量。虽然这种方法很简单，但随着数据集的增长，其计算成本会变得很高，因此需要采用近似最近邻（ANN）算法等优化方法。
开发者在实现用于图像搜索的 k-NN 时，通常需要在准确性和效率之间取得平衡。精确 k-NN 可以保证结果正确，但对于大型数据集（例如，数百万张图像）来说，扩展性较差。为了解决这个问题，FAISS、Annoy 或 HNSW（分层可导航小世界）等工具使用近似方法来加速搜索，同时保持合理的准确性。例如，FAISS 采用量化或基于树的索引来减少比较时间。此外，k-NN 可以与降维技术（例如，PCA）结合使用，以缩短特征向量，进一步提高速度。然而，这些优化可能会牺牲部分精度，需要开发者调整参数，例如 FAISS 中的聚类数量或 ANN 中的误差范围。总的来说，k-NN 仍然是图像搜索的基础方法，尤其是在注重可解释性和简单性的场景中。
