目前国内外关于图像相似度识别的研究现状

图像相似度识别是计算机视觉领域的一个重要研究方向，其目的是通过计算两幅图像之间的相似度来实现图像检索、目标跟踪、图像分类等任务。以下是目前国内外关于图像相似度识别的研究现状：

1. 基于传统特征的方法：这种方法主要基于图像的局部特征（如SIFT、SURF、HOG等）来计算图像之间的相似度。这种方法的优点是计算速度快，适用于中小规模的图像库。但是，由于传统特征对光照、旋转、尺度变化等因素比较敏感，因此在复杂场景下的表现较差。

2. 基于深度学习的方法：随着深度学习的兴起，越来越多的研究开始采用卷积神经网络（CNN）等方法来进行图像相似度识别。这种方法的优点是可以自动学习特征，对于光照、旋转、尺度变化等因素具有较好的鲁棒性。同时，随着深度学习的不断发展，越来越多的基于深度学习的方法被提出，如基于Siamese网络的方法、基于Triplet网络的方法等。

3. 基于生成对抗网络的方法：生成对抗网络（GAN）是一种生成式模型，可以通过学习数据分布来生成与原始数据相似的图像。因此，越来越多的研究开始采用GAN来进行图像相似度识别。这种方法的优点是可以生成与原始图像非常相似的图像，同时也可以解决数据稀缺的问题。

总的来说，基于深度学习的方法和基于生成对抗网络的方法是目前研究比较火热的方向，而传统特征的方法则逐渐被淘汰。