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圖像檢索技術作為網站建設服務中的一個重要應用，歷來都是人們非常重視的部分。

最初圖像搜索技術主要基于數據庫檢索，簡單說就是
「1」建立圖像數據庫
「2」 給每張圖打標簽
「3」 檢索
由于是基于數據庫的檢索，也就只能采用技術數據庫的優化手段，當數據量很大，或者標簽量很大時，系統性能會受到很大影響。

然后就開始導入搜索引擎，基本上解決了據量很大，或者標簽量很大時帶來的系統性能的問題。但是，在實際的應用當中，人們會發現，其實標簽也有不靠譜的時候。原因是數據量很龐大的時候，很難有一個很完善的標注、審核校對的機制，確保標簽是充分的，準確的。即便排除人為因素，其實有很多場景下，很多圖片是很難用文字去描述的。這就給我們帶來一個新的課題，如何基于圖片的內容去檢索？

基于內容的視覺信息檢索技術 content-based visual information retrieval CVIR基本上解決了我們所困擾的問題，或者至少說正在解決這些問題。這也就是我們常說的以圖搜圖，是通過搜索圖像文本或者視覺特征，為用戶提供互聯網上相關圖形圖像資料檢索服務的專業搜索引擎系統，是搜索引擎的一種細分，即通過上傳與搜索結果相似的圖片或圖片URL進行搜索。

簡單來說以圖搜圖分為以下幾步
「1」提取目標圖片的特征值，簡單來說特征值就是利用圖像的顏色、形狀、紋理、輪廓、對象的空間關系等基本視覺特征建立的一組數據。描述圖像特征值的算法有很多：包括直方圖法，累計直方圖法，局部直方圖法等等等等，用的比較多的是：SIFT描述子，指紋算法函數，bundling features算法，hash function（散列函數）等。
「2」將圖像特征值進行編碼，基于圖像特征值建立海量圖像數據庫及搜索引擎。對于目標圖像，可以對分辨率較大的圖像進行降采樣后在進行圖像特征提取。
「3」相似度匹配運算：利用目標圖像的編碼值，在圖像搜索引擎中的圖像數據庫進行全局或是局部的相似度計算；篩選最佳匹配圖片。