Google がどのように画像を検索できるかについてもっと勉強したいだけです。私には複雑すぎることはわかっていますが、自分の画像セットでそれをやりたいと思っています。
これが私が提案する方法です：フォルダー内のランダムな画像の大規模なセットの場合、いくつかのキーワードを使用して（適切ではない可能性があり、アイデアに基づいて変更される可能性があります）、いくつかの画像を検索して並べ替えることができます。 .
画像間の類似性を判断する方法についてグラフィック関係者と話をしたところ、次のように言われました。
それで、今私はあなたのアイデアが本当に必要です。コードなどは必要ありません。そのようなローカル画像検索システムを設計する際に考えられることを教えてください。画像間の類似性をどのように定義しますか?あなたは画像などを表しています。
これからもグラフィック関係者と話し合って学んでいきますが、皆さんのアイデアを参考にしたいと思っています。
Googleは、画像の単純なテキスト検索以上のことを行ってきました。Google公式ブログのこの投稿を参照してください。視覚的特徴の画像検索（コンテンツベースの画像検索-CBIR）は未解決の研究問題であることを忘れないでください。
グローバルカラーヒストグラムは期待外れになる可能性があります（たとえば、米国とフランスのフラグは同様のグローバルカラーヒストグラムを示しますが、それらは非常に異なります）。ローカルカラーヒストグラムは、そのフラグの例でより良い結果を生成できます。
カリフォルニア大学サンディエゴ校でのヌノ・バスコンセロスの作品をご覧ください。
TinEyeは、私が見た唯一の画像ベースの検索エンジンです。FAQにはいくつかの技術的な詳細が含まれていますが、重要な制限 (「画像署名」を構築するために使用する検出器の種類についても少し説明しています) は次のとおりです。
TinEye は類似の画像を見つけることができますか? TinEye は顔認識を行いますか?
TinEye は、トリミング、色調整、サイズ変更、大幅な編集、わずかな回転など、提出された画像の正確なコピーと変更されたコピーを見つけます。通常、TinEye は類似の一致を返すことはなく、画像の内容を認識できません。これは、TinEye が同じ人や物が写っている異なる画像を見つけることができないことを意味します。
Google画像検索では、さまざまな手法を使用して表示された結果を返しますが、（残念ながら）最大のものは別のWebページのコンテキストです。通常のGoogle検索結果と同様に、画像の近くにある単語は、画像の内容を判断するのに役立ちます。
一部の画像は、Googleの共同ラベリングゲームなどのツールでタグ付けされていますが、それ以外の場合はすべてコンテキストです。
これはおそらくあなたの目標にはあまり役立ちませんが、残念ながら、白い子猫と白い馬を確実に区別できるコードはまだ存在していません。顔認識は別の問題ですが、それはあなたが求めていたものではありません。
グーグル画像は連想テキスト検索に基づいていると思います。画像コンテンツを認識しようとするほとんどの試みは、今日では精度が低く、有用であるとは言えません。このようなアルゴリズムの開発に真剣に関心がある場合は、最初に、可能なオブジェクトの数と写真の性質がある程度制御されている簡単な問題をターゲットにします。あなたが調べたい：
コンピュータビジョン：デジタル画像から有用な情報を取得する方法、色の分布、エッジ、円などの直接の原始的な情報。
オブジェクト認識：オブジェクトを検出する方法。
機械学習：アプリケーションを自己改善します。
ImageJ、コンピュータービジョンのオープンソースアプリは、始めるのに良い場所かもしれません。
他の提案と合わせて、顔認識を確認することをお勧めします。
このような技術の商業的な例は、Apple の iPhotoです。