⑴ 百度识图搜索结果什么意思
网络搜索新功能搜索结果。“网络识图是网络图片搜索近期推出的一项新功能。“世界很复杂，网络更懂你”，常规的图片搜索，是通过输入关键词的形式搜索到互联网上相关的图片资源，而网络识图则能实现用户通过上传图片或输入图片的url地址，从而搜索到互联网上与这张图片相似的其他图片资源，同时也能找到这张图片相关的信息。网络（Bai）是拥有强大互联网基础的领先AI公司，网络愿景是：成为最懂用户，并能帮助人们成长的全球顶级高科技公司。
⑵ "锲"璇村ぉ涓:娴呰皥锲剧墖鎼灭储锷熻兘
闅忕潃360缁煎悎鎼灭储涓嶆柇鍦板紑𨰾撹繘鍙栦箣钖庯纴鏂颁笂绾夸简锲剧墖鎼灭储锷熻兘銆傜栌搴﹀浘鐗囨悳绱㈡疮澶╃殑锏惧害棰勮℃祦閲忎负781涓4070锛岃繖杩树粎浠呭彧鏄锏惧害𨱒ョ殑棰勮℃祦閲忥纴瀹为檯涓婃洿澶氥傛悳绱㈠紩镎庡竞鍦虹殑绔炰簤鏄澶氩厓鍖栫殑锛屼笉浠呬粎鏄鎼灭储缁撴灉镄勭珵浜夛纴鍖呮嫭锲剧墖銆侀煶涔愮瓑镙忕洰镄勭珵浜変篃镞ヨ秼镞ョ儓銆360锲剧墖鎼灭储鎺ㄥ嚭浠ュ悗锛屽浘鐗囨悳绱㈠竞鍦轰篃鏄钬灭栌瀹堕绨楦ｂ濓纴锏惧害銆佽胺姝屻佹悳镫椼佸嵆鍒荤瓑绛夐兘寮濮嫔湪锲剧墖鎼灭储棰嗗烟浜夊囨枟镩炽备笅闱㈢玛钥呭氨寮濮嬬敤钬滃浘钬濊村ぉ涓嬬殑锲剧墖鎼灭储甯傚満銆
1.锏惧害锲剧墖(http://image..com)
锏惧害锲剧墖钬滃嚭涓栤濈殑杈冩棭锛岃屼笖锏惧害涓钖戝逛簬镊韬浜у搧閮借祴浜埚緢楂樼殑𨱒冮吨锛屾墍浠ヤ竴鑸鍦ㄦ垜浠鎼灭储镆愪釜锲剧墖镄勭粨鏋沧椂锛岀栌搴︾浉鍏冲浘鐗囬兘鏄鍑虹幇鍦ㄧ粨鏋灭殑鍓嶅嚑钖(澶ч儴鍒嗛兘鏄鍓崭笁)銆傚浘鐗囬栭〉鍑虹幇镄勬槸鐩稿叧镙忕洰镄勪唬琛ㄥ浘鐗囷纴澹佺焊銆佸垱镒忚捐＄瓑锛屽寘𨰾涓浜涚儹闂ㄥ浘鐗囥傚湪鎴戜滑鎼灭储鐩稿叧锲剧墖镄勬椂鍊欙纴链涓婇溃浼氩嚭鐜颁竴涓绫讳技浜庣栌搴︾珵浠风殑骞垮憡镐ц川锲剧墖锛屼笉杩囱繖涔熺﹀悎浜嗙栌搴﹀箍锻娄笉鍦ㄧ殑椋庢牸銆备笅闱㈠垯鏄鐩稿叧镄勫叧阌璇嶏纴铹跺悗鎺ヤ笅𨱒ュ氨鏄瑕佹悳绱㈢殑锲剧墖浜嗭纴灏嗛紶镙囨斁鍦ㄦ兂瑕佺殑锲剧墖镄勪綅缃锛屽彲浠ヤ笅杞藉师锲撅纴涔熷彲浠ョ洿鎺ユ敹钘忓埌锏惧害鐩稿唽(杩欎竴𨰾涘緢濡)锛岃屼笖鍙浠ョ湅鍒板浘鐗囨潵婧愮殑锘熷悕浠ュ强锲剧墖镄勫昂瀵搞傜偣寮锲剧墖涔嫔悗锛屽彲浠ュ啀涓嬮溃鐪嫔埌锲剧墖镄勬爣棰树互鍙婂浘鐗囩殑𨱒ユ簮鍦板潃锛岀洿鎺ヨ繘鍏ュ师锲惧湴鍧銆
鍦ㄥ浘鐗囩殑鎼灭储鍒濆嬮〉闱锛屽乏渚ф湁锲惧舰镄勫ぇ灏忓昂瀵搞佺簿纭灏哄搞侀滆壊銆佹牸寮(锷ㄦ佹垨闱欐)銆佺被鍨嬬瓑鍙渚涚敤鎴烽夋嫨锛岃繖镙风殑濂藉勬槸鍙浠ヨ╃敤鎴峰仛鍒扮簿鍑嗘悳绱锛岀栌搴︿笉镒т负涓鏂囨悳绱㈢殑钬滃ぇ鍝モ濓纴鍦ㄦ悳绱㈣川閲忎笂杩樻槸姣旇缉鍒颁綅镄勚
2.璋锋瓕锲剧墖(http://images.google.com.hk/)
璋锋瓕浣滀负涓栫晫涓婃渶澶х殑鎼灭储寮曟搸锛屽湪瀵逛簬寮曞兼柟闱㈣缮鏄姣旇缉绐佸嚭镄勶纴锏惧害銆佹悳镫楃瓑涔熶竴鐩撮兘钖戣胺姝屽︿範銆傚湪璋锋瓕锲剧墖鎼灭储镄勭粨鏋滀笂闱㈡病链夊箍锻婂嚭鐜帮纴涓嬮溃涔熸槸鐩稿叧镄勫叧阌璇嶏纴鍦ㄥ彸渚у彲浠ヨ剧疆鐩稿叧锲剧墖鎼灭储锛屽寘𨰾楂樼骇锲剧墖鎼灭储璁剧疆銆傞珮绾у浘鐗囨悳绱㈠寘𨰾鍏抽敭璇嶃佸湴鍖恒佺绣绔椤烟钖嶃佷娇鐢ㄦ潈闄愮瓑镄勪慨鏀癸纴杩欎簺璁剧疆锲藉唴鎼灭储寮曟搸閮藉湪涓瀹氱▼搴︿笂妯′豢璋锋瓕锲剧墖鎼灭储镄勚
3.鎼灭嫍锲剧墖鎼灭储(http://pic.sogou.com/)
濂藉儚鍦ㄥ緢澶氢汉镄勭溂涓锛屾悳镫楀湪鎼灭储寮曟搸鐣屼竴鐩撮兘镓婕旂潃钬沧墦閰辨补钬濈殑瑙掕壊锛屽叾瀹炴悳镫楀湪寰埚氢骇鍝侀噷闱㈣槠铹跺瓨鍦ㄧ潃妯′豢镄勫珜鐤戯纴浣嗘槸鍦ㄥ垱鏂版柟闱㈣缮鏄姣旇缉绐佸嚭镄勶纴姣斿傛悳镫楀浘鐗囨悳绱銆傜洿鎺ュ皢鎼灭嫍璇嗗浘鏀惧湪鎼灭储妗嗙殑鍙充晶锛屾柟渚跨敤鎴疯瘑鍒锲剧墖銆傚湪鎼灭储缁撴灉閲岄溃锛岀敤鎴峰彲浠ラ夋嫨灏哄搞佺被鍨嬨侀滆壊锛屽湪鎼灭储阃夋嫨閲岄溃姣旂栌搴﹀浘鐗囨悳绱㈠拰璋锋瓕锲剧墖鎼灭储閮借佸皯锛屼笉杩囧畠涔熸湁鍙鍙栦箣澶勶纴锲剧墖镄勫ぇ灏忕洿鎺ユ樉绀哄湪锲剧墖镄勪笅鏂癸纴澶уぇ鏂逛究浜呜捐¤屼笟镄勫伐浣滆呫傚湪鎼灭储缁撴灉閲岄溃涓涓椤甸溃链16鍓锲剧墖锛屾瘆锏惧害銆佽胺姝岀殑鏁翠釜椤甸溃鏄剧ず瑕佸皯寰埚氾纴涓嶈繃杩欐牱涔熸洿绠娲佺洿瑙备简锛岀┒绔熷摢涓濂斤纴杩橀渶瑕佺湅鐢ㄦ埛阃夋嫨浜嗐
4.360锲剧墖鎼灭储(http://image.so.com/)
360镞犺轰换浣曚竴娆句骇鍝佸嚭涓栭兘鏄涓楦ｆ侪浜猴纴姝ゆ℃帹鍑哄浘鐗囨悳绱涔熸槸濡傛わ纴鍗犳嵁钖勫ぇ浜掕仈缃戞柊闂诲ご𨱒°360锲剧墖鏄鏂颁笂绾跨殑锲剧墖鎼灭储锛屽彲浠ヤ緵鐢ㄦ埛阃夋嫨镄勫彧鑳介夋嫨锲剧墖澶у皬浠ュ强鏄剧ず鏂瑰纺锛屽嵆浼犵粺鏂瑰纺(鍜屾悳镫楃被浼)浠ュ强𨱓戝竷娴佹樉绀烘柟寮(绫讳技浜庤胺姝)锛屼笉杩囨牴鎹绗旇呯殑娴嬭瘯鍙戠幇锛屽洜涓烘槸鏂颁笂绾跨殑锲剧墖鎼灭储锛屽湪缁撴灉涓婇溃杩树笉澶熷畬锽勶纴鐩稿叧镐т笉澶с备笉杩囨瘯绔熸槸鏂颁笂绾跨殑浜у搧锛屽氨镀忔槸寮濮嬬殑360缁煎悎鎼灭储涓镙凤纴360涔熶细鎱㈡参瀹屽杽镄勶纴鎴戜滑链熷緟360镄勯愭ュ畬锽勶纴锲犱负镞犺烘悳绱㈠紩镎庝箣闂存垬浜夌殑缁撴灉濡备綍锛屾渶缁埚弹鐩婄殑灏辨槸鎴戜滑鐢ㄦ埛浜嗐
5.鎼沧悳(http://image.soso.com)
鎼沧悳镄勯愭笎娌¤惤锛屾槸澶у舵湁鐩鍏辩澒镄勶纴涓岖℃槸涓嶆槸鑵捐澶辫触镄勪竴娆句骇鍝侊纴浣嗘槸鑵捐镄勭敤鎴烽亶甯冧腑鍗庡ぇ鍦帮纴濡傛灉鑵捐鑳藉儚锏惧害涓镙风◢寰鍒╃敤涓镣规妧宸у湪鍦ㄨ嚜宸辩殑浜у搧涓婇溃锛屾悳鎼灭殑褰卞搷锷涘苟涓嶈佸缑姣旂栌搴﹀急澶氩皯銆傚湪鎼沧悳锲剧墖鎼灭储缁撴灉閲岋纴鐢ㄦ埛鍙浠ヨ剧疆澶у皬銆侀滆壊銆佹櫘阃氩浘鐗囨垨钥匦Q琛ㄦ儏缁欑瓑锛岃屼笖鍦ㄥ浘鐗囩殑涓嬫柟鐩存帴鍙浠ョ偣鍑荤浉浼肩粨鏋滐纴杩欎竴镣规瘆锏惧害鍜屾悳镫楅兘瑕佸厛杩涗简銆
6.鍗冲埢锲剧墖(http://image.jike.com/)
鍗冲埢鎼灭储杩欎袱骞寸殑鍙戝𪾢锷垮ご姣旇缉鐚涳纴鍏跺浘鐗囨悳绱涔熸槸姣旇缉寮烘倣镄勶纴鐗瑰埆鏄渚濋潬鍏舵洕鍏夊彴锛岀绣绔欐祦閲忚缮鏄寰埚ぇ镄勶纴钥屽浘鐗囨悳绱涔熶笉浼氲惤钖庛傜敤鎴疯兘阃夋嫨澶у皬銆侀滆壊銆佸浘鐗囩被鍨嬩互鍙婇勮堟柟寮忥纴涓嶈繃鍦ㄥ浘鐗囨悳绱㈢殑链夋垫寕链夊箍锻婃秷鎭锛岃繖涓镣瑰湪鐢ㄦ埛浣挞獙鏂归溃灏变笉濂戒简銆
锲剧墖鎼灭储鏂归溃杩樻湁bing銆侀泤铏庣瓑锛屾垜灏变笉鍦ㄨ繖閲屼竴涓鍒嗘瀽浜嗭纴濡傛灉𨱍充简瑙ｇ殑璇濓纴璇风湅銆婃祬璋埚浗鍐呭崄澶ф悳绱㈠紩镎庛嬨
涓婇溃灏辨槸鐩鍓嶆瘆杈冧富娴佺殑鍑犲ぇ锲剧墖鎼灭储浜嗭纴鍏朵腑锏惧害锲剧墖镄勭栌搴﹂勮℃祦閲忎负781涓4070锛岃胺姝岀殑锏惧害棰勮℃祦閲忎负3626锛屾悳镫楃殑涓8479锛屾悳鎼灭殑涓3461锛屽嵆鍒荤殑涓417锛屼粎浠呭崟浠庣珯闀夸箣瀹剁殑涓浜涢勮℃暟鎹𨱒ョ湅锛岀栌搴︽槸锲剧墖鎼灭储鐢ㄦ埛链澶氱殑锛屽綋铹惰繖涓鏁版嵁鍙鑳戒綔涓哄弬钥冩暟鎹锛屼絾鏄涔熷彲浠ュ弽鏄犲嚭锏惧害锲剧墖渚濋潬鍏剁栌搴﹁嚜韬镄勯湼涓诲湴浣嶏纴浣跨敤锲剧墖鎼灭储镄勭敤鎴锋渶澶氥
绗旇呭埄鐢ㄢ灭埍𨱍呪濆幓钖勪釜缃戠珯镄勬悳绱㈢粨鏋滃彂鐜帮纴锏惧害镓惧埌鐩稿叧锲剧墖绾94500000寮狅纴璋锋瓕镓惧埌绾 82300000 𨱒＄粨鏋滐纴鎼灭嫍镓惧埌绾20380351缁勫浘鐗囷纴360镓惧埌鐩稿叧锲剧墖绾 7520000 寮狅纴鎼沧悳鎼灭储鍒扮害51510636椤瑰寘钖缁勫浘镄勭粨鏋滐纴鍗冲埢鎼灭储链鍙戠幇鐩稿叧锲剧墖鏁扮洰缁撴灉銆备粠锲剧墖鏀跺綍鏁伴噺鏂归溃鏄庢樉锏惧害镫棰嗛庨独锛岃胺姝岀揣闅忓叾钖庯纴钥屽埯鍑鸿寘搴愮殑360杩樻槸璧拌嚜宸辩殑钥佽矾锛屽嚭涓栧氨瑕佸弹鎸鎶桡纴鏁伴噺涓婃槑鏄句笉濡傚叾浣欑殑锲剧墖鎼灭储銆
鍦ㄧ敤鎴风殑阃夋嫨镐т笂闱锛岄兘鐩稿樊镞犲嚑锛屽浘鐗囧ぇ灏忋侀滆壊銆佹牸寮忋佺被鍨嬬瓑閮借兘渚涚敤鎴烽夋嫨锛屽湪杩欎竴鏂归溃锅氱殑链鍒颁綅镄勫氨鏄璋锋瓕锲剧墖鎼灭储浜嗭纴锘烘湰涓婂浗鍐呯殑锲剧墖鎼灭储閮藉湪妯′豢璋锋瓕锛屾墍浠ュ畠镄勫姛鑳芥槸链澶氱殑銆
鍦ㄧ敤鎴蜂綋楠屼笂锛屾牴鎹涓浜哄枩濂芥潵璇磋胺姝屽拰鎼沧悳镄勯兘鏄涓嶉敊镄勶纴锏惧害銆佸嵆鍙鎼灭储镞犲瓟涓嶅叆镄勫箍锻婏纴铏界劧璇存湁骞垮憡鏄鍙浠ョ殑锛屼絾鏄瀵逛簬鐢ㄦ埛𨱒ヨ达纴濡傛灉𨱒ョ湅涓浜涚簿缇庣殑锲剧墖閮借佸弹鍒板箍锻婄殑渚垫𡒄锛岃繖灏辨槸阆缃浜嗐
鍦ㄧ簿鍑嗘ф柟闱锛屾棤鐤戣缮鏄锏惧害鍜岃胺姝岋纴鍦ㄥ浘鐗囨敹褰曟柟闱㈡槸鍒濆嚭锣呭簮镄360镓涓嶈兘姣旂殑锛岀栌搴﹀拰璋锋瓕镄嗏滃唴锷熸繁铡气濓纴绮惧嗳镐ц缮鏄寰堥珮镄勶纴涓嶈繃锏惧害锅跺皵浼氩嚭鐜颁竴浜涙晱镒熸х殑锲剧墖锛岃繖涓鏄浠ュ悗锏惧害锲剧墖鎼灭储闇瑕佹敼姝ｇ殑锛岃胺姝屽湪杩欐柟闱㈠凡缁忓仛鍑轰简琛ㄧ巼锛屽湪鎼灭储缁撴灉绂佹㈠嚭鐜版晱镒熸у浘鐗囷纴鎴戜滑锲藉唴镄勬悳绱㈠紩镎庣洰鍓嶈缮娌℃湁鍙戠幇链夎繖绉嶅０鏄庛
锲剧墖鎼灭储甯傚満瓒婃潵瓒婂氥佹潅銆佷贡锛岀敤鎴风殑阃夋嫨涔熶细瓒婃潵瓒婂氾纴鍙链夋渶绗﹀悎鐢ㄦ埛浣跨敤涔犳傥镄勬墠浼氱瑧鍒版渶钖庯纴锲剧墖鐩告瘆杈冩枃瀛楁潵璇寸粰鐢ㄦ埛镄勫啿鍑诲姏镟村ぇ锛屾墍浠ヤ换浣曚竴涓鎼灭储寮曟搸閮借垗涓嶅缑镓旀帀杩椤潡钬滆倝钬濓纴浣嗘槸瑕佸湪杩欐柟闱㈠仛濂姐佸仛绮撅纴灏遍渶瑕佸悇澶ф悳绱㈠紩镎庣殑锷锷涗简锛屼綔涓虹敤鎴锋垜浠链熷緟鎼灭储寮曟搸鍦ㄥ浘鐗囨悳绱涓婇溃镄勫彉鍖栥
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⑶ 用图片识别搜索引擎（如百度识图、腾讯优图）识别个人照片，会不会泄露个人隐私也就是说图片会不会上传
会在一定范围内泄露个人隐私。图片也会上传。
原因：图片识别的基本原理是"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它需要先抓取你的图片信息，然后根据图片信息生成一个独一无二的字符串，然后再去匹配类似接近的字符串。在抓取和匹配的过程中，你的个人信息其实已经上传。
(3)百度搜索图片的科学性扩展阅读
图像识别，是指利用计算机对图像进行处理、分析和理解，以识别各种不同模式的目标和对象的技术，是应用深度学习算法的一种实践应用。
现阶段图像识别技术一般分为人脸识别与商品识别，人脸识别主要运用在安全检查、身份核验与移动支付中；商品识别主要运用在商品流通过程中，特别是无人货架、智能零售柜等无人零售领域
图像的传统识别流程分为四个步骤：图像采集→图像预处理→特征提取→图像识别。图像识别软件国外代表的有康耐视等，国内代表的有图智能、海深科技等。另外在地理学中指将遥感图像进行分类的技术。
⑷ 为什么百度搜索结果描述前有图片
网络搜索结果描述前有图片是为了方便用户浏览，简而言之，就是为了更好的用户体验。图片来自于该网站内的图片，是网络根据用户偏好而随机抓取的，可能是网站的banner图片，也可能是产品图片或活动图片。
搜索结果页是指搜索引擎对某个搜索请求反馈的结果页面。通常一个典型的搜索结果页面包含了一个搜索结果的列表，大多数网站都有自己的搜索功能，而实用这个搜索功能就会出现一个搜索结果页来展示符合搜索要求的结果。
⑸ 这样在百度搜索出来带图片的SEO怎么做出来的
在网络搜索出来带图片的SEO需要具备以下要求：
1、图片大小比例：点击索引图片发现，索引里面图片的大小统一是121*75px的尺寸，审查元素代码，图片小于121*75px的尺寸，不会被抓去，因为太小了影响图片清晰度。同时图片的比例要尽量符合121:75,这样出现的几率就会大很多。
2、文章的快照时间：网络很少会把一张N个月前的图片放到搜索结果中去，绝大部分的左侧图片快照都是12月份以后的，据此可以推测页面的时效性占了一定的关系。通常都是一个月之内的图片会出现在搜索结果中。
3、具有一定权重:要具有一定权重值，是指在这个关键词上具有一定的权重级别，具有唯一性的，这个权重值不高。大家可以尝试搜索下自身网站的品牌词，因为品牌词是具有唯一性的。
(5)百度搜索图片的科学性扩展阅读：
SEO优化注意事项：
1、关键词：关键词的选择是SEO重要的一步，经常会看见有的网站有几十个关键词的，这是非常错误的做法，建议利用网络指数，选择指数在300以内的，关键字的个数最好是3-5个。
关键字的选择与分析对一个网站未来的发展与走向也起到了至关重要的作用，我们在选择时，要尽量选择自己熟悉和喜欢的行来做来，这样既可以方面便我们选择关键字，也可以让我们充满斗志与激情，一个好的关键字会为我们带也数以万计甚至是十万计的收录量的。
2、标题党：很多新手网站标题(title)将近百字，一眼看去，产品几乎是无所不有的，给人的感觉像是一个杂货铺似的，建议先做单一产品，便于优化。其次标题最好保持在28字以内。关键字可以堆砌，但要合理。
3、网站程序：网站的前期工作做好了之后，接下来就要考虑怎么选择网站的程序，如果做得是门户网站，建议使用DEDE、论坛DZ等之类的，可以先建立一个博客为之后的seo做准备，博客的可以选用WP程序的，现在网站现成的网站模版很多，可以找一些来参考一下。
⑹ 百度图片搜索引擎原理是如何实现的
图片搜索的原理有三个步骤
1. 将目标图片进行特征提取，描述图像的算法很多，用的比较多的是：SIFT描述子，指纹算法函数，bundling features算法，hash function（散列函数）等。也可以根据不同的图像，设计不同的算法，比如图像局部N阶矩的方法提取图像特征。
2. 将图像特征信息进行编码，并将海量图像编码做查找表。对于目标图像，可以对分辨率较大的图像进行降采样，减少运算量后在进行图像特征提取和编码处理。
3. 相似度匹配运算：利用目标图像的编码值，在图像搜索引擎中的图像数据库进行全局或是局部的相似度计算；根据所需要的鲁棒性，设定阈值，然后将相似度高的图片预保留下来；最后应该还有一步筛选最佳匹配图片，这个应该还是用到特征检测算法。
其中每个步骤都有很多算法研究，围绕数学，统计学，图像编码，信号处理等理论进行研究。
根据Neal Krawetz博士的解释，原理非常简单易懂。我们可以用一个快速算法，就达到基本的效果。
这里的关键技术叫做"感知哈希算法"（Perceptual hash algorithm），它的作用是对每张图片生成一个"指纹"（fingerprint）字符串，然后比较不同图片的指纹。结果越接近，就说明图片越相似。下面是一个最简单的实现：
第一步，缩小尺寸。
将图片缩小到8x8的尺寸，总共64个像素。这一步的作用是去除图片的细节，只保留结构、明暗等基本信息，摒弃不同尺寸、比例带来的图片差异。
第二步，简化色彩。
将缩小后的图片，转为64级灰度。也就是说，所有像素点总共只有64种颜色。
第三步，计算平均值。
计算所有64个像素的灰度平均值。
第四步，比较像素的灰度。
将每个像素的灰度，与平均值进行比较。大于或等于平均值，记为1；小于平均值，记为0。
第五步，计算哈希值。
将上一步的比较结果，组合在一起，就构成了一个64位的整数，这就是这张图片的指纹。组合的次序并不重要，只要保证所有图片都采用同样次序就行了。
得到指纹以后，就可以对比不同的图片，看看64位中有多少位是不一样的。在理论上，这等同于计算"汉明距离"（Hammingdistance）。如果不相同的数据位不超过5，就说明两张图片很相似；如果大于10，就说明这是两张不同的图片。
具体的代码实现，可以参见Wote用python语言写的imgHash.py。代码很短，只有53行。使用的时候，第一个参数是基准图片，第二个参数是用来比较的其他图片所在的目录，返回结果是两张图片之间不相同的数据位数量（汉明距离）。
这种算法的优点是简单快速，不受图片大小缩放的影响，缺点是图片的内容不能变更。如果在图片上加几个文字，它就认不出来了。所以，它的最佳用途是根据缩略图，找出原图。
实际应用中，往往采用更强大的pHash算法和SIFT算法，它们能够识别图片的变形。只要变形程度不超过25%，它们就能匹配原图。这些算法虽然更复杂，但是原理与上面的简便算法是一样的，就是先将图片转化成Hash字符串，然后再进行比较。