TinEye，Google和其他人提供“反向图片搜索” - 您可以上传照片，几秒钟内就能找到类似的照片。
是否有这些算法的开源版本？
我知道“SIFT”和其他用于查找“视觉上相似”照片的算法，但它们仅用于将一张照片直接与另一张照片进行比较。即，为了找到给定照片的相似照片是O(n)操作，要查找所有视觉上相似的照片O(n^2) - 两者都非常慢。
我需要一个可由[关系]数据库索引的特征描述符，以将结果集减少为更易于管理的内容。
通过“视觉上相似”，我的意思是非常相似。即，在Photoshop中轻微修饰/重新着色的照片，略微裁剪或调整大小的照片，在同一场景中快速连续拍摄的照片，或翻转或旋转的图像。
答案 0 :(得分：16)
您可以考虑的有效方法是Bag-of-Words model。
基本上，您可以对目标图像进行离线计算。您可以从这些图像中提取一系列功能，以便使用k-means clustering等算法创建一个代码簿。搜索最近的图像将导致在码本空间中应用Nearest neighbor search等算法。
对于邻居搜索，您可以使用FLANN
看一看： Visual similarity search algorithm
这只是一种可能性，而且必须说明的是，这个话题真的很具挑战性，对它的文献真的很大。
只是一些参考文献：
答案 1 :(得分：2)
看一下http://vision.caltech.edu/malaa/software/research/image-search/它使用LSH算法和某种kd-tree。 此任务也称为CBIR或图像重复搜索。