Возможно, имелись в виду алгоритмы поиска изображений в больших базах данных. Есть несколько вариантов, например:

• Поиск по содержанию (CBIR, Content-Based Image Retrieval). 24 В таких системах не нужна дополнительная информация об изображении. 2 Поиск проводится на основе анализа и сравнения низкоуровневых характеристик изображения, таких как цвет или текстура. 2 Каждое изображение коллекции описывается векторами признаков — наборами числовых параметров. 4
• Поиск по текстовым аннотациям (DBIR, Description Based Image Retrieval). 24 Этот алгоритм позволяет искать изображения по ключевым словам и текстовым аннотациям. 4 К достоинствам относят применимость при поиске текстов, соответствующих семантике изображения. 4 К недостаткам — сложность исполнения и субъективный характер составления аннотаций поиска. 4
• Алгоритм, основанный на построении дерева запросов (TCE). 1 Вершина дерева — исходный запрос, а потомки — наиболее хорошо сопоставленные изображения из ответа на запрос. 1
• Алгоритм, основанный на построении «подписи» для каждого изображения (min-Hash). 1 С помощью хэш-функций для изображений строят короткие «подписи». 1 Похожие изображения должны иметь пересекающиеся наборы визуальных слов, а сходство изображений измеряют как пересечение множеств с помощью min-Hash-алгоритма. 1