从图像特征说起
以人脸识别场景为例，我们通过机器学习算法可以对人脸图片实现降维，即某张图片的尺寸是64*64的RGB图像，那么这个图像的维度就是64*64*3 = 12288维。直接将这个维度用于图像识别显然是不合适的，这是图像的原始维度，不是图像的特征。
提取图像特征的过程是一个降维过程，常用的维度通常是512维，1024维等，也就是将一个图片进行特征提取，提取到的特征向量的维度，说白了就是这个向量的元素数量。
通过提取图片的特征，我们就可以对比两张图片的相似度，一个典型的应用场景是人脸验证，如果两张人脸图片的相似度小于阈值，那么就判断这两张人脸图片是一个人，否则是两个人。
何为图像检索
我们在前面提到过人脸验证场景，这个过程大体是将两张人脸图片的特征提取出来，然后对比两张人脸图片的特征向量的相似度（也就是向量间的距离），这很明显是一个1:1的过程，这个过程只是对比两张图片。那么将这个场景再复杂一点，要想在具有N张图片的数据库中找到哪张图片与我上传的图片是类似的图片，这个场景就是一个1:N的场景，明显错误率要比1:1的高很多。
举一个实际的例子，xx识图系统，我上传某一张图片，他会给我返回一张类似的图片。
这个过程怎么实现呢，最简单的方法就是暴力扫描，如果图片数据库中有n张图片，那么这个线性扫描的时间复杂度就是O(n), 如果这个n很大，也就是海量数据的时候，用暴力的线性扫描是根本不可取的，试想淘宝拍照识别商品时，整个过程让你等上若干个小时，你还会去等待吗？不可能的。
因此，对于海量数据场景，高效的图像检索技术尤其重要。
图像检索的方法
图像检索是一个细分的研究领域，这个研究领域有很多PhD在奋斗，笔者在此简单介绍一下常用的图像检索方法。
通常用的图像检索方法可以包括线性扫描、层次kd树，层次kmeans，基于哈希的图像检索，以及基于图的图像检索等。
这里面的很多算法是很复杂的，不仔细研读几遍论文是很难理解透彻的，特别是基于哈希的图像检索和kmeans算法的一些变种。
笔者在此简单介绍一种理解简单且相对常用的图像检索方法，基于k-means算法的一种图像检索方法。
hierarchical kmeans算法是在图片特征空间进行聚类，共聚成k类，这样我们就将图片数据分成了k个类别，假如聚类是均匀的，对于N个图片，平均每个类别的数据就有 N/k 个，由于N是比较大的，因此每个类别的数据还是很大，那么接下来再对这N/k个数据进行聚类，以此类推，就可以得到一个树。
在图像检索的时候，如果希望得到与某个图片类似的图片，就可以通过这个熟，将其相邻的节点返回即可，这样，就极大地减少了数据扫描的复杂度。
总结
上述这个算法有个问题：
一个是数据是不是像我们上面说的被分得比较均匀，如果不均匀，有些结果会返回得比较快，有些结果会由于树太高而造成返回结果相对较慢。
另外，对于大量数据来讲，这个树的规模肯定会更大，在k一定的情况下，树也会更高，因此，在海量数据的时候，这个算法就不太实用了。
因此，人们在这基础上提出了改进的算法，但是，都是基于K-means算法来实现的。
对于上述我们介绍的这种hierarchical kmeans算法，其实是一种相对demo的算法，算法比较容易实现，例如直接使用Spark就可以实现在海量数据中的图像检索，构成数的每个节点上存储的是一个图像的key值，我们可以在对象存储(OBS)上通过这个key值来获取图像的二进制文件。
工程上特征向量的检索尚没有完备的直接开源产品，绝大多数都需要手动实现，大厂都有自己的实现方法。Spark是一种很好的实现计算引擎，可以通过其内置的kmeans算法实现为图像等高维、非结构化数据建立索引，从而加快检索速度。
对前沿技术感兴趣的读者推荐学习一下这个课程:《spark机器学习实战》
在里面会讲解到kmeans算法的原理与使用，结合本文思路可以实现层级kmeans方式的图像索引。
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