一、提取了幾十萬(wàn)張圖片的哈希值檢索相似圖片時(shí)的算法
1、感知哈希（Perceptual Hashing）
感知哈希算法將圖像轉(zhuǎn)換為固定長(zhǎng)度的哈希值，使得相似的圖像在哈希值上有較小的差異。常用的感知哈希算法包括平均哈希（Average Hashing）和差值哈希（Difference Hashing）。
2、漢明距離（Hamming Distance）
對(duì)于使用感知哈希算法生成的哈希值，可以使用漢明距離來(lái)度量?jī)蓚€(gè)哈希值之間的差異。漢明距離表示兩個(gè)等長(zhǎng)字符串之間對(duì)應(yīng)位置上不同字符的個(gè)數(shù)，距離越小表示兩個(gè)哈希值越相似。
3、主色彩提?。―ominant Color Extraction）
除了哈希算法外，還可以提取圖像的主要顏色信息，比較主要顏色的差異性來(lái)判斷圖像的相似度。可以使用顏色直方圖、顏色矩或顏色描述符等方法來(lái)提取主要顏色信息。
4、卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Network，CNN）
對(duì)于更精確的圖像相似性檢索，可以使用基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，如使用預(yù)訓(xùn)練的圖像識(shí)別模型（如VGG、ResNet、Inception等）提取圖像特征，并使用歐氏距離或余弦相似度等度量方法來(lái)計(jì)算相似度。
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