简介：摘要：以图搜图技术近年来在计算机视觉领域取得了显著进展，并广泛应用于电商、医学影像分析、社交媒体内容检索等多个领域。以图搜图，亦称基于内容的图像检索，通过分析图像的视觉特征，如颜色、纹理、形状等，实现自动化的图像检索和匹配。本文综述了以图搜图技术的基本概念、最新方法及面临的挑战，重点介绍了基于传统特征（如SIFT、SURF、HOG等）和深度学习方法（如卷积神经网络和Transformer）的图像检索技术的发展。我们详细讨论了全局特征与局部特征的组合应用，以及通过几何验证和重排序等策略优化检索性能的最新进展。最后，本文分析了以图搜图技术在大规模数据处理、跨领域适应性和实时性方面的挑战，并展望了未来的发展方向。
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