相似图片搜索原理一则
谷歌搜索引擎的工作原理
谷歌搜索引擎的工作原理作为目前最流行的搜索引擎之一，谷歌搜索引擎拥有丰富的性能和可靠的搜索结果。
海量的信息数量和复杂的分类结构给搜索引擎的研发部门带来了极大的挑战，他们开发了一套高效的算法来解决这些问题。
本文将详细介绍谷歌搜索引擎的工作原理。
一、基本概念搜索引擎是一种可以帮助人们在网络中查找信息的工具，其可根据关键词快速找到相关文档、图片、视频、音频以及其他信息。
谷歌搜索引擎的工作原理是把互联网上的网页收集起来，并根据用户提供的查询条件来搜索这些网页，然后返回最相关的结果。
二、谷歌搜索引擎的工作流程1. 网页内容的索引谷歌搜索引擎的第一步是对互联网上所有网页内容进行索引，索引是搜索引擎的一个非常重要的模块。
在此模块中，谷歌会将互联网上的所有网页抓取下来，并将这些网页中的内容记录到一个数据库中。
记录的内容包括网页的标题、关键词、正文和其他元信息等。
索引系统的目的是让用户能方便地找到自己需要的信息，因此关键词的选择和匹配非常重要。
谷歌需要了解用户的搜索意图，比如用户可能正在寻找一个特定的人物、产品或服务，谷歌的搜索引擎就需要找到与之相关的网页并作为搜索结果返回给用户。
谷歌会在每个网页的标题、描述以及内容中检索出可能的关键词，并建立一个索引，使用户可以更快地查找到自己需要的网页。
2. 数据库管理之后，谷歌的搜索引擎会对这些网页进行过滤处理，抛弃那些无关紧要的网页内容，并将这些网页分门别类放入其数据库中。
这个数据库不断更新，每天谷歌会有新的网页被添加进去，旧的网页会被删除或更新。
如果有网站管理员对网站进行更新、更改等操作，则谷歌的索引数据库也必须及时更新，以保证搜索结果的最新以及相关性。
谷歌采用了分布式技术和负载均衡技术，将网页分散到不同的数据中心，使其搜索时不会造成瓶颈效应。
谷歌的数据中心数量有几十个，分别分布在不同的地理位置上，包括美国、加拿大、欧洲和亚洲等地。
3. 搜索请求当用户提交搜索请求时，谷歌的搜索引擎会将这个请求发送到谷歌的负载均衡服务器中。
精准寻图就这5招
82Computer Knowledge and Technology下的“十字图案雕刻”（图5），让图片看上去更有书香气息。
第三步：配色和谐悦身心最后在页面布局确定后，根据背景图片和页面主题确定文本的颜色，一般情况下同一页面中文本的颜色不要超过三种，文本色与背景图要有一定的对比，便于阅读，但又不能过于刺眼。
如果背景图片的颜色比较杂，可以在文本后添加一个半透明的图形，便于凸显文本（图6）。
配色可以从未修饰的背景图中去吸取，用取色器点击背景图中合适的颜色即可。
图6图5日常办公难免会需要一些无法自己拍摄的图片，此时最便捷的途径就是上网搜索。
可为什么别人总是能找到“精华”，而我们却总是跟“糟粕”相遇呢？究其根本是因为我们缺少精准找图的技巧，本文就和大家详细探讨图片搜索的相关绝招。
1.细化关键字精准获得搜索目标的第一要素就是“关键字”，就是我们要搜索的内容，但是大多数用户习惯用单一的关键字进行搜索，这样带来的问题就是检索结果太杂乱。
比如，一个PPT页面要用马云的照片做背景图，此时如果直接用“马云”作为关键字进行搜索，则会出现不少分辨率较低的图片，而用“马云 壁纸”则搜索结果会比较符合我们的需要。
直接打百度图片搜索网站：，输入关键字后得到相关图1832020 0012的搜索结果（图1），这里还可以根据相关参数再进行筛选，如版权、清晰度、尺寸、颜色等。
比如，要在4K 显示器选张背景图，则可以筛选16:9的高清图，或者在自定义尺寸中输入“宽3840，高2160”；如需要一张红色调的背景图，则可以选择色系为红色。
2.发散关键字如果用某个关键字找不到所需的图片，此时就要发挥我们的想象力，可以从关键字相关的比喻、场景等其他角度找出不一样的关键字。
比如，要搜索体现“认真”的图片，我们可以从认真工作、认真学习、认真看书等角度发散关键字（图2），搜索的结果还大不一样。
关键字的发散一般从具体和抽象两个角度进行，具体就是关键词可以具体到某个人某件事，抽象就是使用相近的关键词来替代。
搜索引擎工作原理
搜索引擎工作原理搜索引擎是互联网上最常用的工具之一，它能够通过关键词搜索并返回与关键词相关的网页、图片、视频等信息。
搜索引擎的工作原理可以分为三个主要步骤：抓取、索引和检索。
1. 抓取搜索引擎通过网络爬虫（也称为蜘蛛或者机器人）来抓取互联网上的网页。
网络爬虫是一种自动化程序，它会按照一定的规则从一个网页跳转到另一个网页，将抓取到的网页内容存储在搜索引擎的数据库中。
网络爬虫会从一个起始网页开始，通过网页上的链接不断地跳转到其他网页，形成一个网页抓取的链条。
2. 索引在抓取到网页后，搜索引擎会对网页进行索引。
索引是指将网页的内容进行分析和整理，以便后续的检索。
搜索引擎会提取网页中的关键词、标题、摘要等信息，并建立一个包含这些信息的索引文件。
索引文件可以理解为一个巨大的数据库，其中包含了大量的网页信息。
为了提高搜索效率，搜索引擎通常会对索引文件进行分词处理。
分词是将文本按照一定的规则切分成一个个单词或者短语的过程。
通过分词，搜索引擎可以将用户输入的关键词与索引文件中的关键词进行匹配，从而找到相关的网页。
3. 检索当用户输入关键词进行搜索时，搜索引擎会根据用户输入的关键词在索引文件中进行匹配。
匹配的过程通常包括两个步骤：查询解析和排序。
查询解析是指将用户输入的关键词进行处理，以便与索引文件中的关键词进行匹配。
查询解析的过程包括分词、去除停用词、同义词处理等。
分词是将用户输入的关键词切分成一个个单词或者短语，去除停用词是指去除一些常用但无实际意义的词语，同义词处理是指将用户输入的关键词转换成与之相关的同义词。
排序是指根据一定的算法将匹配到的网页按照像关性进行排序。
搜索引擎会根据网页的关键词密度、链接质量、网页的权威性等因素来评估网页的相关性，并将相关性高的网页排在前面。
除了以上的基本原理，搜索引擎还会根据用户的搜索历史、地理位置、设备类型等信息进行个性化推荐。
个性化推荐是指根据用户的个人喜好和需求，向用户提供更加符合其兴趣的搜索结果。
搜索引擎工作原理
搜索引擎工作原理搜索引擎是互联网上最常用的工具之一，它能够通过关键词搜索并返回与关键词相关的网页、图片、视频等信息。
搜索引擎的工作原理可以分为三个主要步骤：抓取、索引和检索。
1. 抓取搜索引擎通过网络爬虫（也称为蜘蛛或机器人）来抓取互联网上的网页。
网络爬虫是一种自动化程序，它会按照一定的规则从一个网页跳转到另一个网页，将抓取到的网页内容存储在搜索引擎的数据库中。
网络爬虫会从一个起始网页开始，通过网页上的链接不断地跳转到其他网页，形成一个网页抓取的链条。
2. 索引在抓取到网页后，搜索引擎会对网页进行索引。
索引是指将网页的内容进行分析和整理，以便后续的检索。
搜索引擎会提取网页中的关键词、标题、摘要等信息，并建立一个包含这些信息的索引文件。
索引文件可以理解为一个巨大的数据库，其中包含了大量的网页信息。
为了提高搜索效率，搜索引擎通常会对索引文件进行分词处理。
分词是将文本按照一定的规则切分成一个个单词或短语的过程。
通过分词，搜索引擎可以将用户输入的关键词与索引文件中的关键词进行匹配，从而找到相关的网页。
3. 检索当用户输入关键词进行搜索时，搜索引擎会根据用户输入的关键词在索引文件中进行匹配。
匹配的过程通常包括两个步骤：查询解析和排序。
查询解析是指将用户输入的关键词进行处理，以便与索引文件中的关键词进行匹配。
查询解析的过程包括分词、去除停用词、同义词处理等。
分词是将用户输入的关键词切分成一个个单词或短语，去除停用词是指去除一些常用但无实际意义的词语，同义词处理是指将用户输入的关键词转换成与之相关的同义词。
排序是指根据一定的算法将匹配到的网页按照相关性进行排序。
搜索引擎会根据网页的关键词密度、链接质量、网页的权威性等因素来评估网页的相关性，并将相关性高的网页排在前面。
除了以上的基本原理，搜索引擎还会根据用户的搜索历史、地理位置、设备类型等信息进行个性化推荐。
个性化推荐是指根据用户的个人喜好和需求，向用户提供更加符合其兴趣的搜索结果。
淘淘搜：用张图片找同款
淘淘搜：用张图片找同款搜索的核心应用在于场景。
尽管今天的文本搜索已经达到了成熟的阶段，但对于消费者来说，词不达意的模糊搜索依然大量出现。
对于搜索技术公司而言，用一张图来找同款的搜索方式便成了创业的机会。
文/天下网商陆嘉宁作为图像搜索购物领域的佼佼者，淘淘搜CEO林建聪为其产品构建的应用场景如下：当用户在淘宝上搜到某款心仪服装，却希望找到更便宜的价格时，只需将该图片的网页地址输入到淘淘搜的搜索框，以图搜图，就能找到相同或相似款的产品，并同时兼有比价的效果。
淘淘搜的前身是一家外包软件公司。
外包软件市场竞争门槛低，利润渐趋微薄，林建聪和他的合伙人萌生退意。
2007年底，林建聪来到杭州，开始寻找新项目。
彼时，图像搜索正作为一个新兴概念进入中国。
在淘淘搜之前，林建聪的公司已经在图像搜索领域沉淀多年，曾尝试过人脸漫画、虚拟整形和车牌识别等等。
他们也曾帮助淘宝制作一款叫做试衣间的产品，用户只需输入自己的照片，便能体验虚拟的穿衣效果。
这是一个非常酷的项目，一时间吸引了大量媒体聚焦，用户PV更是水涨船高。
但令林建聪大跌眼镜的是，在极高的PV之下，转化率却始终无法提高。
“我们曾经犯过一个严重的错误，那就是把自己定位为一家技术驱动型的公司。
”事后，林建聪这样反思。
他希望将公司运营从技术驱动转为应用驱动。
调研之后，林建聪将目光转向了搜索领域：BAT这三家国内最大的互联网公司，百度做搜索，淘宝最大的入口也是搜索，而腾讯每年投入不菲的资金用于搜索。
从互联网历史来看，搜索模式是最具成长能力的商业模式。
由此，他得出结论：要做宽市场创新，搜索的盘子很大，创业机会很多。
在当年的淘宝上，文本搜索技术非常成熟，但即便如此，作为淘宝最大成交类目的服装服饰，仍然充斥着大量词不达意的模糊搜索。
“用户喜欢搜索2013、韩版、连衣裙、碎花、田园这些词，但实际到了商品词的描述时，绝大部分用户描述不清，淘宝搜索的第一屏全是密密麻麻的勾选，就是为了帮助用户精准描述。
毕业论文改WEB中图像的检索技术研究
WEB 中图像的检索技术研究第一章前言1.1 引言伴随网络技术的迅猛发展，图片的来源不断在扩大，容量超大的高速存储系统给图片的海量存储给予了基本保障，各行业对图像的趋于增多，图像资源管理和搜索也愈发重要。
但由于网络本身架构、管理的种种问题，想在网络精准、高效地找到所需的图像，却变成了件非常不易之事。
由于网络现在的问题：内容没有良好的架构；网络海量信息不断的增多。
由此，便出现了搜索引擎。
虽然搜索引擎的出现给用户提供了不少的便捷，但是离精准、快速、全面的检索到自己所想要的图像还是有一段距离，所以对图像搜索的研究还要下大力气研究。
依照现有的搜索引擎和国内外有关研究人员的种种资料表明，现在的网络资源和搜索引擎的特点如下：(1) 搜索的数据种类多样，如视频、图片、文字等。
存取协议也是种类繁多，如HTTP、FTP News等等；(2) 索引数据量巨大，从而导致不可能有某一个数据库可以包括整个网络的索引，当下最大的搜索引擎，其索引也仅仅覆盖了网络的一小部分而已；(3) 资源消耗过大，系统需将HTM文档传送到本地之后再进行分析，占用昂贵的网络和CPUS源，从而增加被搜索结点的压力。
此外由于搜索引擎大多是集中式的，所以搜索引擎服务器对硬件配置的要求也极高，这样才能处理巨大的数据量以及及时响应用户的检索请求；(4) 不能有效解决搜索失效的问题，大多时候，搜索引擎会返回无用的查询结果；(5) 各种检索工具各行其事，无法相互协作，共享资源，也是一种资源的浪费。
1.2 现今的图像检索技术近些年伴随着用户对图像搜索需求不断的增长，各类图像搜索引擎由此诞生，它们以不同的搜索方式为用户提供各类检索途径，使得网上图像地检索变得简单，虽然还不太完善，但已经可以满足大多数用户的要求。
1.2.1 搜索引擎的工作原理最初的搜索引擎结构，是让Spider不停的从Webl攵集数据，存储在搜索引擎数据库当中。
用户靠搜索引擎服务器的Web接口，发出搜索请求，让Web Server通过CGI 或者其它技术访问数据库，并且将用户搜索请求变成相对应的数据存取语句，发送给引擎处理，然后把结果通过网页显示反馈给用户。
搜索引擎的工作原理精品PPT课件
五、搜索引擎的发展趋势
元搜索引擎，能够提供全面且较为准确的查询结果。现在的 许多搜索引擎，其收集信息的范围、索引方法、排名规则等 都各不相同，每个搜索引擎平均只能涉及到整个Web资源的 30－50%，这样导致同一个搜索请求在不同搜索引擎中获得 的查询结果的重复率不足34%，而每一个搜索引擎的查准率 不到45%。元搜索引擎(META Search Engine)是将用户提 交的检索请求发送到多个独立的搜索引擎上去搜索，并将检 索结果集中统一处理，以统一的格式提供给用户，因此有搜 索引擎之上的搜索引擎之称。它的主要精力放在提高搜索速 度、智能化处理搜索结果、个性化搜索功能的设置和用户检 索界面的友好性上，查全率和查准率都比较高。
三、搜索引擎的工作原理
处理网页
搜索引擎抓到网页后，还要做大量的工作， 才能提供检索服务。其中，最重要的就是提 取关键词，建立索引文件。其它还包括去除
重复网页、分词（中文）、判断网页类型、
分析超链接、计算网页的重要度等。
三、搜索引擎的工作原理
提供检索服务
用户输入关键词进行检索，搜索引擎从索 引数据库中找到匹配该关键词的网页。
四、搜索引擎的分类
元搜索引擎
元搜索引擎在接受用户查询请求时，同时 在其它多个引擎上搜索，并将结果返回给 用户，在搜索结果排列方面，有的直接来 自源引擎的排列搜索结果，有的则按自定 规则将结果重新排列组合。
四、搜索引擎的分类
非主流形式
除了上述三大类以外，还有以下几种非主 流形式： 集合式搜索引擎 门户搜索引擎 免费链接列表
三、搜索引擎的工作原理
抓取网页 处理网页 提供检索服务
三、搜索引擎的工作原理
抓取网页
每个独立的搜索引擎都有自己的网页抓取 程序（蜘蛛）。它会顺着网页中的超链接 ，连续的抓取网页。被抓取的网页被称之 为网页快照。由于互联网中超链接的应用 很普遍，理论上，从一定的网页出发，就 能搜集到大多数的网页。
相似图片查找网站
相似图片查找网站你想凭着一张现有图片找出它的原始图片，或者是凭着一张小的缩略图找出原始大图吗？下面的十款搜索引擎可以帮你实现，以图找图，以图搜图，以图片搜索相似的图片。
一：/Tineye是典型的以图找图搜索引擎，输入本地硬盘上的图片或者输入图片网址，即可自动帮你搜索相似图片，搜索准确度相对来说还比较令人满意。
TinEye是加拿大Idée公司研发的相似图片搜索引擎，用户可以提交或上传一个图片TinEye找出它来自何处，它是如何被使用，如果更改的图像版本存在，或寻找更高分辨率的版本。
TinEye是第一个在网络上的图像搜索引擎使用图像识别技术，而不是关键字，是其他数据。
图片上传到TinEye不会添加到搜索索引，也不是由其他用户访问。
非注册用户提交的搜索图片72小时后将被自动丢弃。
链接到这些搜索将在72小时后停止工作，除非出现一个注册用户保存相同的图像。
注册用户提交搜索图像的保存，如搜索历史，是在他们的用户配置文件中启用。
保存的搜索，可从历史网页，永久保存的搜索任何URL链接可设置为书签，或与朋友共享。
TinEye主要用途：1、发现图片的来源与相关信息；2、研究追踪图片信息在互联网的传播；3、找到高分辨率版本的图片；4、找到有你照片的网页；5、看看这张图片有哪些不同版本。
允许上传的图片文件类型：JPEG，PNG和GIF,图片文件大小限制：1兆字节的最大文件大小。
二：/GazoPa搜索图片时，不依据关键词进行检索，而是通过图片自身的某些特征（例如色彩，形状等信息）来进行搜索。
GazoPa搜索方式有三种：第一种是传统的通过关键词搜索图片，但在传统图片搜索领域GazoPa与google等搜索引擎无法竞争。
第二种是创新的通过图片搜索图片，但在此领域GazoPa无法与TinEye相竞争。
TinEye很容易就能搜索出与原图最接近的一些结果，而GazoPa很多时候的搜索结果则完全无法与原图匹配。
第三种是通过手绘图片搜索图片，这种方式其实没太大用处。
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相似图片搜索原理一则
记得百度去年上线了，当你上传一张照片时，百度可以自动帮你适配到相似的图片。
加上有众所周知的搜索引擎读不懂图片这一大前提，那么百度是如何实现这一功能的呢？
一、一个十分简单的实现方法
计算机怎么知道两张图片相似呢？
根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。
我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做”感知哈希算法”（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个”指纹”（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。
结果越接近，就说明图片越相似。
来个简单的小示例：
第一步，缩小尺寸。
将图片缩小到8×8的尺寸，总共64个像素。
这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步，简化色彩。
将缩小后的图片，转为64级灰度。
也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步，比较像素的灰度。
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。
大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
第五步，计算哈希值。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指
纹。
组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
= = 8f373714acfcf4d0
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。
在理论上，这等同于计算“汉明距离”（Hamming distance）。
如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。
如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。
所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。
只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。
这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。
怎么样，是不是很简单？其实跟搜索引擎在处理文字时的道理一样，他并没有读懂任何的字或者图片，只是简单的通过特征判定，即可计算出图片的相似度，从而匹配出合适的图片了。