自己動作做"以圖搜圖"演算法

google的以圖搜圖相信大家都不陌生,非常好用

本人這篇文章是紀錄一下自己如何利用本身在人工智能方面的知識

土法煉鋼一個以圖搜圖算法,至於跟google一不一樣就待討論了

首先以圖搜圖本身是一個相似度比對問題,人類怎麼做相似度比對呢?

好比給你一堆圖片,之後要求你選一張喜歡的,之後把剩下的圖片都拿走

過一陣子你手上那張喜歡的圖片搞丟了,這時候唯一能做的就是根據印象

來查找最相似得圖片,這裡涉及到幾個概念,人腦中印象這個概念

1.印象這抽象的東西怎麼在機器中用數值的方式具體描述

2.圖片這東西如何變成印象

因此我用了一個自編碼器,來訓練將圖片壓縮在解壓縮的過程

來得到一個encoder,你可以把encoder想成壓縮器

用途是把圖片壓縮成印象,一種簡化表示

通俗一點來類比就是,例如大象有長長鼻子,那簡化表示後就剩鼻子

大概這樣子.

之後再用knn最近鄰搜索算法,把所有encoder完的z塞進去

之後再推論階段就把圖片丟入encoder>encoder執行轉換成z>

用這個z去當做knn的input來得到最相似的樣本.

一個簡單的以圖搜圖就完成了.