Google图片搜索的原理

针对这个问题，请教了算法组的同事，他分享了基本的思路：

对于这种图像搜索的算法，一般是三个步骤：

1. 将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT描述子，指纹算法函数，bundling features算法，hash  function(散列函数)等。也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。

2. 将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。

3.  相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算;根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来;最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。

其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。