图像检索构建相似矩阵的例子

图像检索中，构建相似矩阵是非常重要的一步。一种常见的方法是使用特征提取算法，例如 SIFT、SURF 或者 CNN 等，将图像转化为特征向量，然后使用这些特征向量计算图像之间的相似度，构建相似矩阵。

以下是一个简单的例子：

假设有 4 张图像，它们的特征向量维度为 3，如下表所示：

| 图像编号 | 特征向量 |
|--------|--------|
| 1 | [1, 2, 3] |
| 2 | [2, 3, 4] |
| 3 | [1, 2, 4] |
| 4 | [2, 3, 5] |

我们可以使用余弦相似度作为相似度度量方式，计算每对图像之间的相似度。然后将相似度填充到相似矩阵中，得到以下相似矩阵：

| | 1 | 2 | 3 | 4 |
|-----|--------|--------|--------|--------|
| 1 | 1 | 0.9971 | 0.9806 | 0.9944 |
| 2 | 0.9971 | 1 | 0.9966 | 0.9992 |
| 3 | 0.9806 | 0.9966 | 1 | 0.9967 |
| 4 | 0.9944 | 0.9992 | 0.9967 | 1 |

其中，相似矩阵中的每个元素表示对应两张图像之间的相似度。可以看出，图像 2 和图像 4 的相似度最高，为 0.9992。因此，在图像检索中，如果用户查询的图像与图像 2 最为相似，那么系统便会将图像 2 推荐给用户。