myślę, że Google images wykorzystuje algorytm 3 połączoną
- wykrywania deformacji obrazu (przez obrót, skala, oświetlenie, ...)
- wykryć przez kolory
- wykryć przez podobieństwa wizualnego
i czwarty algorytmu, który jest tajemnicą przez Google (do rankingu na przykład);)
(patrz tutaj ->http://www.quora.com/Algorithms/What-is-the-algorithm-used-by-Google-Search-by-Image-1)
Aktualizacja 2016
Moja oryginalna odpowiedź była na 2012 rok - w międzyczasie inne studia i badania nabrały coraz większego znaczenia i uczę się czegoś ew rzeczy. ;-)
Moim zdaniem sieciowy "filozofie" o wykrytych obrazu są trzy:
- machine learning algorytmy
- deep learning (algorytm uczenie maszynowe)
- (pattern recognition)
Dziś myślę, że rozpoznawanie wzorców straciło na znaczeniu: uczenie maszynowe jest według mnie właściwą drogą do poszukiwania pracy g według obrazu.
Dzięki uczeniu maszynowemu można nawet wyszukać podobne dopasowanie (na przykład twarze - które oczywiście nie są równe między nimi). Trudne jest, jak nauczysz poprawnie swojej maszyny. Można przyjąć inne podejście.
Dogłębne uczenie się jest po prostu algorytmem uczenia maszynowego. To sięga głębiej przy użyciu zróżnicowanych warstw dopasować możliwy obraz, niektóre z przykładów warstw mogą być:
- pikseli wektor (kolor, intensywność, ..)
- kształty
- krawędzie
- ...
:) .. Nie sądzę, że nie będziemy mieć więcej informacji na ten temat, dopóki nie poprosimy o Sergey i Larry ... – Sarath
Inne źródło: http://dsp.stackexchange.com/questions/5995/what- strona z algorytmem-do-go-go-use-for-it-search-by-image –