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上传时间: 2021-02-25
详细说明：本文于infoq,介绍了传统的hash算法，卷积神经网络计算图片相似度，基于局部不变特征的相似度匹配算法，趋势展望等。电商场景中，卖家为获取流量，常常出现重复铺货现象，当用户发布上传图像或视频时，在客户端进行图像特征提取和指纹生成，再将其上传至云端指纹库对比后，找出相似图片，杜绝重复铺货造成的计算及存储资源浪费。该方法基于图像相似度计算，可广泛应用于安全、版权保护、电商等领域。端上的图像相似度计算与传统图像相似度计算相比，对计算复杂度及检索效率有更高的要求。本文通过设计实验，对比三类图像相似度计算方法：感知哈希算法、基于局部不变性的图像相似度匹配算法以及基于卷积神经网络的图像相似度算法，权衡其
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