请问图片识别搜索引擎的相关功能是如何实现的?

那么，怎么做呢，就是从像素中提取特征，特征有各种各样的提取方法，这也是每种算法性能不同的主要原因。但是简单来说，可以理解为将像素或者像素间关系翻译为有代表性的表达方法。特征能在编码方式不同，受到噪音攻击或其他各种攻击下依然不变的，就是最完美的，不过现在还很难找到。 之后，就是如何快速搜索特征了。一幅图，可以提取很多特征值，根据算法不同而变，假比方说400X400的图片，4个点提取一个特征，没有overlap，那么可以提取40000个特征，这就是一个图片的特征。当你要搜索这个图片时候，需要将待识别的图片和库中图片的特征形成比较，原则上来说，如果40000个特征全部匹配上了，那么，一定就是你要的了。 但是，又出现了两个问题，一个就是，准确度，一个是时间。 准确度在于，特征收到“攻击”后，可能不能完全匹配，那么，就去找最相近的即可。比如，有39000个特征匹配上了，那我估计结果也是想要的。这就是设定阈值的问题，高于这个阈值了，系统认为就是你要的了，然后就输出结果给你了。 时间在于，库中上亿的图片，每个图片很多特征点，你需要一一比较，可以想象即使在现在的硬件条件下，这个速度也够呛。那么，就需要一些比较快速定位的算法，而不能用简单粗暴的欧氏距离啥的。推荐快速定位的方法，有LSH等。 总的来说就是这么个步骤了，但是，困难重重，根据商业化的需求和技术人员的要求不同，难点很多。打个比方，如果你要查的图片是400X400的，但是有张图片中有一个20X20的小块是你要找的，那怎么办呢？这就要考虑类似SIFT金字塔的算法了。反正知识点很多，这是一个学科，我不喜欢回答长篇大论，不过这全是我手打的，一不小心就啰嗦了，罪过罪过。