上一篇讲了图像搜索技术的基础，那那些东西在没有DEEP LEARNING 之前，是如何用到工业界的呢？
先看个问题，有一副图片中有蓝天，白云，青山，绿水。我把这张图片颠倒过来，问这两张图片的相似度是多少？你期待这两个相似度很大，毕竟是同一张图片啊，虽然人眼看的还是同一张图片，但对计算机而言，当图像的布局或者结构变了后，就应该有个机制来保证这些差异，相似度就会有变化。看下图：
level 0是对整幅图而言进行的visual words的直方图比对，第二幅图是把这张图片分成左右两半部分分别进行基于visual word的直方图的提取，比如说我一张图片的左半部分是蓝天，右半部分是青山，而另一张图片的左半部分是青山，右半部分是蓝天。甚至我还可以切更多的快去进行直方图的提取.
最后一张图总结：
