上个月，Google把“相似图片搜索“正式放上了首页。

你可以用一张图片，搜索互联网上所有与它相似的图片。点击搜索框中照相机的图标。

一个对话框会出现。

你输入网片的网址，或者直接上传图片，Google就会找出与其相似的图片。下面这张图片是美国女演员Alyson Hannigan。

上传后，Google返回如下结果：

类似的“相似图片搜索引擎“还有不少，TinEye甚至可以找出照片的拍摄背景。

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这种技术的原理是什么？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。

下面是一个最简单的实现：

第一步，缩小尺寸。

将图片[……]

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王小龙，数学，计算机视觉，图形图像处理

神经网络很萌的！

0. 分类

神经网络最重要的用途是分类，为了让大家对分类有个直观的认识，咱们先看几个例子：

• 垃圾邮件识别：现在有一封电子邮件，把出现在里面的所有词汇提取出来，送进一个机器里，机器需要判断这封邮件是否是垃圾邮件。
  
• 疾病判断：病人到医院去做了一大堆肝功、尿检测验，把测验结果送进一个机器里，机器需要判断这个病人是否得病，得的什么病。
  
• 猫狗分类：有一大堆猫、狗照片，把每一张照片送进一个机器里，机器需要判断这幅照片里的东西是猫还是狗。
  

这种能自动对输入的东西进行分类的机器，就叫做分类器。

分类器的输入是一个数值向量，叫做特征（向量）。在第一个例子里，分类器的输入是一堆 0、1 值，表示字典里的每一个词是否在邮件中出现，比如向量 (1,1,0,0,0……) 就表示这封邮件里只出现了两个词 abandon 和 abnormal；第二个例子里，分类器的输入是一堆化验指标；第三个例子里，分类器的输入是照片，假如每一张照片都是 320*240 像素的红绿蓝三通道彩[……]

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0、写在前面的话

我个人一直很喜欢算法一类的东西，在我看来算法是人类智慧的精华，其中蕴含着无与伦比的美感。而每次将学过的算法应用到实际中，并解决了实际问题后，那种快感更是我在其它地方体会不到的。

一直想写关于算法的博文，也曾写过零散的两篇，但也许是相比于工程性文章来说太小众，并没有引起大家的兴趣。最近面临毕业找工作，为了能给自己增加筹码，决定再次复习算法方面的知识，我决定趁这个机会，写一系列关于算法的文章。这样做，主要是为了加强自己复习的效果，我想，如果能将复习的东西用自己的理解写成文章，势必比单纯的读书做题掌握的更牢固，也更能触发自己的思考。如果能有感兴趣的朋友从中有所收获，那自然更好。

这个系列我将其命名为“算法杂货铺”，其原因就是这些文章一大特征就是“杂”，我不会专门讨论堆栈、链表、二叉树、查找、排序等任何一本数据结构教科书都会讲的基础内容，我会从一个“专题”出发，如概率算法、分类算法、NP问题、遗传算法等，然后做一个引申，可能会涉及到算法与数据结构、离散数学、概率论、统计学、运筹学、数据挖掘、形式语言与自动机等诸多方面，因此其内容结构就像一个杂货铺。当然，我会竭尽[……]

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