從影象特徵說起

　　以人臉識別場景為例，我們通過機器學習演算法可以對人臉圖片實現降維，即某張圖片的尺寸是64*64的RGB影象，那麼這個影象的維度就是64*64*3 = 12288維。直接將這個維度用於影象識別顯然是不合適的，這是影象的原始維度，不是影象的特徵。

　　提取影象特徵的過程是一個降維過程，常用的維度通常是512維，1024維等，也就是將一個圖片進行特徵提取，提取到的特徵向量的維度，說白了就是這個向量的元素數量。

　　通過提取圖片的特徵，我們就可以對比兩張圖片的相似度，一個典型的應用場景是人臉驗證，如果兩張人臉圖片的相似度小於閾值，那麼就判斷這兩張人臉圖片是一個人，否則是兩個人。

　　何為影象檢索

　　我們在前面提到過人臉驗證場景，這個過程大體是將兩張人臉圖片的特徵提取出來，然後對比兩張人臉圖片的特徵向量的相似度(也就是向量間的距離)，這很明顯是一個1:1的過程，這個過程只是對比兩張圖片。那麼將這個場景再複雜一點，要想在具有N張圖片的資料庫中找到哪張圖片與我上傳的圖片是類似的圖片，這個場景就是一個1:N的場景，明顯錯誤率要比1:1的高很多。

　　舉一個實際的例子，xx識圖系統，我上傳某一張圖片，他會給我返回一張類似的圖片。

　　這個過程怎麼實現呢，最簡單的方法就是暴力掃描，如果圖片資料庫中有n張圖片，那麼這個線性掃描的時間複雜度就是O(n), 如果這個n很大，也就是海量資料的時候，用暴力的線性掃描是根本不可取的，試想淘寶拍照識別商品時，整個過程讓你等上若干個小時，你還會去等待嗎?不可能的。

　　因此，對於海量資料場景，高效的影象檢索技術尤其重要。

　　影象檢索的方法

　　影象檢索是一個細分的研究領域，這個研究領域有很多PhD在奮鬥，筆者在此簡單介紹一下常用的影象檢索方法。

　　通常用的影象檢索方法可以包括線性掃描、層次kd樹，層次kmeans，基於雜湊的影象檢索，以及基於圖的影象檢索等。

　　這裡面的很多演算法是很複雜的，不仔細研讀幾遍論文是很難理解透徹的，特別是基於雜湊的影象檢索和kmeans演算法的一些變種。

　　筆者在此簡單介紹一種理解簡單且相對常用的影象檢索方法，基於k-means演算法的一種影象檢索方法。

　　hierarchical kmeans演算法是在圖片特徵空間進行聚類，共聚成k類，這樣我們就將圖片資料分成了k個類別，假如聚類是均勻的，對於N個圖片，平均每個類別的資料就有 N/k 個，由於N是比較大的，因此每個類別的資料還是很大，那麼接下來再對這N/k個數據進行聚類，以此類推，就可以得到一個樹。

　　在影象檢索的時候，如果希望得到與某個圖片類似的圖片，就可以通過這個熟，將其相鄰的節點返回即可，這樣，就極大地減少了資料掃描的複雜度。

　　總結

　　上述這個演算法有個問題：

　　一個是資料是不是像我們上面說的被分得比較均勻，如果不均勻，有些結果會返回得比較快，有些結果會由於樹太高而造成返回結果相對較慢。

　　另外，對於大量資料來講，這個樹的規模肯定會更大，在k一定的情況下，樹也會更高，因此，在海量資料的時候，這個演算法就不太實用了。

　　因此，人們在這基礎上提出了改進的演算法，但是，都是基於K-means演算法來實現的。

　　對於上述我們介紹的這種hierarchical kmeans演算法，其實是一種相對demo的演算法，演算法比較容易實現，例如直接使用Spark就可以實現在海量資料中的影象檢索，構成數的每個節點上儲存的是一個影象的key值，我們可以在物件儲存(OBS)上通過這個key值來獲取影象的二進位制檔案。

　　工程上特徵向量的檢索尚沒有完備的直接開源產品，絕大多數都需要手動實現，大廠都有自己的實現方法。Spark是一種很好的實現計算引擎，可以通過其內建的kmeans演算法實現為影象等高維、非結構化資料建立索引，從而加快檢索速度。

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